こんにちは！ 「生成AI時代のアップデート勉強会」です。
隔週にてお届けしているメールマガジンで、最新の生成AIやDX、
リスキリングなどをテーマに情報をお届けしております。
さて、今回も生成AIの話題です。
ChatGPTやGeminiなどの生成AIが登場してから、私たちの
仕事のスピードは劇的に向上しています。
会議の議事録や報告書作成、企画提案書のアイデアなど、様々な
業務で効率化が進んでいます。
しかし、その裏でこんな声も聞こえています。
・生成AIの回答をどう判断すればいいんだろう
・生成AIの誤情報を信じて使ってしまった
残念ながら、生成AIは万能ではありません。
今回のテーマは、生成AI時代に「どう選び、どう確かめるか」です。
１．生成AIは「それっぽく正しい」を作る
意外と知られていないことなのですが、実は生成AIは人間のように
問われた内容を理解して、回答を作っている形ではないのです。
では、生成AIはどうやって回答しているのでしょうか。
それは、過去のデータから「最も確率が高い言葉の並び」を推測して
文章を組み立てているに過ぎません。
つまり、生成AIが出す回答は、「過去データの平均的な内容」であり、
「現時点での最適解」ではないのです。
例えば、生成AIに「蕎麦の茹で方を教えて」と聞くと、キチンと手順が
回答として出てきます。
ここで皆さんはお気づきだと思いますが、生成AIは蕎麦を食べたり、
茹でたりしたことはありません。
また、料理のノウハウがあって回答しているわけでもありません。
ネット上にある料理レシピのデータを学習し、多くの人々が説明する
「蕎麦の茹で方」から繋ぎ合わせて出しているのです。
蕎麦の茹で方という質問であれば、全国どこに行っても同じような
手順となり、ネット上のレシピデータの繋ぎ合わせは、きっと正しい
回答となるでしょう。
しかし、これが地域によって味付けや具材が異なり、100種類以上も
バリエーションがある「お雑煮の作り方」だとしたら、どうでしょうか。
一部地域で作られている変わったタイプのお雑煮だと、正確に地域を
指定したとしても、正しい回答が出てこない可能性があります。
そして、全く違う作り方を推奨されるかもしれません。
生成AIは、こういった特徴のあるツールなのです。
２．生成AIに問い直せ！
さて、話をビジネスシーンに戻しましょう。
企業で生成AIの活用がうまくいく組織と、そうでない組織の違いは
なんでしょうか。
生成AIの種類選びでしょうか。
もちろん、使用業務によって、適切な生成AIのサービスを選ぶことは
重要ですが、それだけでしょうか。
それとも、導入するスピードの違いでしょうか。
全部署に導入した企業は成果が出ていて、一部の部署のみの導入した
企業では成果が出ないのでしょうか。
この答えはズバリ、「問いの質」と「検証プロセス」なのです。
まずは「問いの質」についてです。
例えば、生成AIに「今後の業界トレンドを教えて」と聞くと、最も一般的
なキーワードで回答を出してきます。
これでは、ネット検索などと変わらず、回答に大きな価値はありません。
しかし、そこから「この情報はどの時期のデータ？」「その根拠は何？」と
問い直すことで、回答の精度は何倍にも高まります。
また、自分のいる業界と密接に関係する業界のデータなども、合わせて
確認するのも良いでしょう。
例えば、電気製品を作る企業であれば、部品の輸入や製品の輸出等に
関わる金融情報を聞く、自動車関連なら原油等のエネルギーの分野を
聞くのもよいでしょう。
このように生成AIに伝える「問いの質」が極めて重要となります。
３．検証なくして成果なし！
では、次に出てきたデータをどう検証するのでしょうか。
これは、どんな目的でどう質問を行い、どんな回答が出たのか、
その内容によっても方法が変わります。
４つの方法を記載しますので、是非、参考にしてみてください。
（1）ネットの情報で確認する
生成AIが回答する際に参照したサイトを見て、信頼できる
内容かチェックします。
（参照サイトが分からなければ、どこの情報から回答をして
いるか、生成AIに聞いてみるとよいでしょう）
・一次情報として信頼できるＨＰを確認する。
国や行政、業界団体のＨＰ、メーカーの公式ＨＰなど。
・複数のＨＰの内容を見て、情報の一致を確認する。
（業界団体ニュース＋企業のプレスリリースの両方など）
・更新日をチェックして、新しい情報と照らし合わせる。
・個人ブログなどは間違った情報の記載もあるので要注意！
（２）記載ミスを洗い出す
回答内容に以下の記載にミスがないか確認していきます。
また、同じ事項の説明なのに、矛盾する情報が入っている
場合もあるので調べてみましょう。
特に日時などは、発表日、公開日、更新日、実施日、開始日、
終了日などがあり、混在して回答する場合があります。
数値の入っているものは、一旦、チェックしてみましょう。
・日付や時間、時期や期間など
・情報の公開日やその事項の実施日など
・費用等の金額、数値（物の単位、数量）など
（計算式などがある場合はそちらもチェックする）
・国や地域や場所など
・人物の名前、情報の発信者や対象者など
（３）再度、生成AIに問う
もう一度、生成AIに質問を問いかけることで、不明瞭な点や
矛盾点などを把握し、別の回答を導き出します。
・ファクトチェックを行う
「この●●●の情報は本当なのか、確認して」
・矛盾点を聞いてみる
「この●●●の情報の矛盾点を見つけてください」
・反証質問で間違いを見つける
「この●●●の情報が間違いだとして、間違いを指摘して」
・他の情報を探す
「この●●●の情報について、別の情報はないか探して」
（４）他人にチェックを依頼する
自分以外の人間にチェックをお願いする方法です。
自分では気付かない間違いを発見し、気になるところなども
指摘してくれます。
また、法律や医療、金融、ＩＴなどの専門分野に関わる回答は、
その分野に詳しい有識者にお願いすることをお勧めします。
・同僚や部下に確認を頼むだけでも、チェックが進みます。
頼みにくいかもしれませんが、ぜひ、やってみましょう。
・法律は会社の法務部に、ITであれば情報システム部門に
頼むなど、社内リソースを活用しましょう。
・社内にいなければ、外部の専門家に頼む形となります。
例えば、医療の場合は、提携している産業医の方に依頼
するなど、繋がりのあるところに確認してみましょう。
４．確かめる習慣を持とう！
ここで、生成AIの回答を使用する際、習慣にしたい取り組み
３点を解説します。
業務で使用するには、こういった取り組みが不可欠です。
（１）出典を確認する習慣
前項の通り、生成AIが出した情報の根拠を追いましょう。
出典元や日付等をチェックするだけで、誤情報のリスクは
激減します。
（２）違和感を言語化する習慣
生成 AIの回答を見てみて「何か変だ」と思ったら、すぐに
そのことをメモしましょう。
違和感を放置せず、言語化することで、自分自身の思考が
鍛えられます。
（３）複数名で検証する習慣
生成AIの回答は、自分一人ではなく、複数名で検証するよう
習慣化しましょう。
複数名が異なる見方をすることで、生成AIのミスを漏れなく
チェックできるのです。
本日のテーマである「生成AIの回答をどう判断して使うか」と
いう話は、言い換えれば「確かめる習慣」を持つということに
他なりません。
この３つを習慣化することで、生成AIのデータを有効活用する
ことができます。
ぜひ、試してみてください。
今回の内容はいかがでしたでしょうか。
それでは、また次回のメールマガジンでお会いしましょう！
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