『第586回：対話型AIから思ったようなアウトプットが出ないときに中小企業がおさえるべき「力」』のカバーアート

第586回：対話型AIから思ったようなアウトプットが出ないときに中小企業がおさえるべき「力」

第586回：対話型AIから思ったようなアウトプットが出ないときに中小企業がおさえるべき「力」

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概要

 ラウンドナップWebコンサルティングの中山陽平です。 このPodcastで得られること（要点） 対話型AIを使っていて、どうにも思い通りの結果が返ってこない。そんなもどかしさを感じていませんか。プロンプトの書き方やAIの仕組みを学ぶことも大切ですが、それ以上に大きな差を生むのは、実は「国語力」とも呼べる2つの言語的な能力です。 1つは、自分の頭の中にあるイメージを具体的な言葉に落とし込む力。もう1つは、相手に合わせて伝え方を柔軟に変えられる力です。この2つを日常のちょっとした練習で鍛えていくと、AIのアウトプットは見違えるように変わります。この記事では、600社以上のWebコンサルティングの現場から見えてきた、その具体的なトレーニング方法をお伝えしていきます。 AIのアウトプットに満足できない原因はどこにあるのか AIの進化は目覚ましいものがありますが、いざ使ってみると「凡庸な結果しか返ってこない」「もっと調整したいのに、何を変えればいいかわからない」という声をよくいただきます。私自身、日々そうした課題と向き合っているので、その気持ちはよくわかります。 実際にうまくいっていない方のプロンプトを見せていただくと、どうしてもぼんやりした指示になっていることが多いのです。 たとえば、文章の作成であれば「わかりやすいテキスト記事にしてください」としか書いていなかったり、デザインであれば「みんなにわかりやすいA4版のものにしてください」くらいの粒度だったり。その程度の情報しか渡していなければ、AI側もぼんやりした結果を返さざるを得ません。 では、もっと具体的に書こうとしたとき、何をどう書けばいいのかがわからない。あるいは書いてみたけれど、どうもAIに意図が伝わっていないようだ。こうした壁に当たっている方が、本当に多い印象です。 AIを使いこなすために必要な2つの力 AIのアウトプットを改善するアプローチにはいろいろな切り口がありますが、今回はプロンプトのテクニックやプログラミングの知識といった話からは少し離れて、もっと根っこの部分に目を向けてみたいと思います。それが冒頭でもお話しした、2つの言語的な能力です。 G検定のようなAI関連の資格試験で学ぶ体系的な知識は、もちろんあるに越したことはありません。 ただ、それを学んだからといってAIの使い方が劇的に変わるかというと、現場の実感としてはそこまで大きな変化にはつながりにくいのです。それよりも、AIに対してうまく指示を出し、返ってきた結果を的確に解釈して、自分の求めるものに近づけるよう対話を繰り返せるかどうかのほうが、ずっと大きな差になります。 頭の中のイメージを具体的に言語化する力 何かを作りたいと思ったとき、最終的にどんなものを作りたいかというイメージは、皆さんの頭の奥底にもやもやとあるはずです。メールの文面を考えるにしても「この相手にはこんな感じの文章がいいな」というイメージはお持ちでしょうし、Webサイトに載せる図を作りたいときも「こんな雰囲気のものが来たらいいな」という感覚はあるはずです。ただ、そのイメージをAIにうまく伝えられていないのです。 AIは、あうんの呼吸や空気を読むといった、文脈の裏に隠れた情報を汲み取ることが得意ではありません。もちろん上手に使えばとても強力な武器になりますが、基本的には仕様書を作るような感覚で、自分の頭の中のもやもやを一つひとつ言葉にしていく必要があります。この「言語化」ができるかどうかが、アウトプットの質を大きく左右します。 相手に合わせて伝え方を変える力 同じ内容を伝えるにしても、相手によって話し方や言葉の選び方、説明の順序は変わりますよね。同世代の友人に話すときと、その分野にとても詳しい人に話すときと、まったく知らない人に話すとき。それぞれで前提条件や言葉遣いを変えなければ、正しく伝わりません。 この調整がうまい人は、現場でAIから良いアウトプットを引き出せる傾向にあります。面白いのは、それがシステム部門の方とは限らないという点です。カスタマーサポートやフロントの営業の方のほうが、...
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