「AIってどう使えばいいんですか」と聞かれることがある。
私はしばらく考えてから、こう答えることにしている。
「部下に仕事を頼む時と、同じようにやればいいと思います」
たいていの人は、少し首をかしげる。でも、続きを話すと、大抵の人が「あ」という顔をする。
販促案を10個出してと頼んだ話
少し前のことになるが、部下に販促案を考えてほしいと頼んだことがある。
指示はこうだった。
「販促案を10個出して」
それだけだった。数日後、進捗を確認すると、出てきたのは凝りに凝った案が一つだけ。内容は悪くない。ただ、私が欲しかったのはそれではなかった。
方向性を決めるために、幅広いアイデアを10個並べて見たかった。その段階では、一つをじっくり作り込む必要はなかった。
これは誰の失敗か。
私の失敗だった。「10個出して」という指示に、期限も、品質の基準も、なぜ10個必要なのかという目的も、何も入っていなかった。
部下は、指示の中にない情報を自分で補った。そしてその補い方が、私の想定と違った。それだけの話だった。
成果物のムラは、上司のムラ
人を管理する仕事を続けてきて、一つ痛感していることがある。
部下の成果物にムラがある時、多くの場合その原因は部下の能力ではなく、上司の指示の精度だということだ。
同じ人に同じ仕事を頼んでも、指示の出し方を変えると、成果物が変わる。
私が辿り着いたのは、こういう構造だった。
- その業務の最終目的を伝える
- 完成に至るまでの工程を一つひとつ説明する
- 各工程を行う意図も伝える
ここまで説明すると、誰に頼んでも、成果物の質のばらつきが小さくなる。
AIに同じことをやったら、同じことが起きた
ある時、AIに雑な指示を出した。内容は伏せるが、「販促案を10個出して」と同じ水準の、目的も基準も抜けた指示だった。
返ってきたものは、悪くはなかった。ただ、私が欲しかったものでもなかった。
その時に気づいた。これは部下の時と同じ失敗だ、と。
AIは、指示の中にない情報を自分で補う。そしてその補い方は、こちらが正しい情報を与えなかった分だけ、想定から外れる。
構造が同じなら、対処も同じだった。最終目的、工程、意図。これをAIへの指示にも入れるようにしたら、成果物が変わった。
AIが悪いのではなく、渡す情報が足りない
「AIの精度が低い」という話を聞くことがある。
使ってみたけど大したことなかった、という感想も。
そういう時、私はいつも同じことを考える。指示の中に何が入っていたのだろう、と。
材料、目的、完成図、注意点——これを丁寧に渡せば、AIは高い確率でそのまま使えるものを出してくる。指示が荒ければ、成果物も荒くなる。
AIが賢くないのではなく、渡す情報が足りていない。
これは部下への指示と、構造が同じだ。
うまく使える人とそうでない人の差は、AIの扱い方を知っているかどうかではなく、情報を整理して人に渡す訓練を積んできたかどうか、の差なのかもしれないと思っている。
部下に仕事を振ってきた人は、その訓練をすでに積んでいる。
——中の人T