AIは使い方で変わる「雇う」という考え方とは

ここ数年で、AIの活用は一気に広がりました。

その中で、よく話題になるのが「ハルシネーション」という現象です。
一見それらしく、正しそうに見える情報を出してくるけれど、実際には間違っていることがある。そんな現象です。
ただ、これってAIだけの問題でしょうか。

 

実は、会社の中でもよくある話だと思います。
上司や部下、あるいは経営者自身でも、思い込みや先入観によって「正しいと思っていたことが実は違っていた」ということは、決して珍しくありません。

私自身も、お客様に説明した内容が十分に裏取りできておらず、後から訂正することになった経験があります。中には、お客様から指摘を受けて気づくこともありました。

そう考えると、「ハルシネーション」という現象自体は、ある意味では自然なものとも言えます。

重要なのは、それをどう扱うかです。

現実のビジネスの現場では、「間違えた人を責める」のではなく、どうすればそのミスを減らせるか、という視点で考えます。

 

 

例えば、

・より正確な回答を引き出すために、どのような指示を出すべきかを工夫する
・その分野に適した人材に役割を任せる

といった対応です。

これはAIに対しても同じだと考えています。

 

 

最近では、単一のAIに対して「間違っている」「使えない」といった評価をしてしまうケースも見かけますが、それは少しもったいない考え方だと感じています。

どのAIにも得意・不得意があり、使い方や役割によってアウトプットは大きく変わります。

私自身、AIを活用する際には、1つに絞るのではなく、複数のAIを使い分けています。

それぞれのAIの特性を理解し、複数の視点から検証することで、より信頼性の高い判断が可能になると感じています。

この考え方は、人材マネジメントに近いものがあります。

1人の社員にすべてを任せるのではなく、それぞれの得意分野を活かしながらチームで成果を出す。

AIも同じように捉えると、しっくりきます。

 

 

だから私は、AIは「使う」ものというよりも、「雇う」ものだと考えています。

「AIを使う」という表現もよく耳にしますが、個人的には少し違和感があります。

なぜなら、AIは単なる道具というよりも、それぞれに得意・不得意があり、指示の出し方や役割によってアウトプットが大きく変わる存在だからです。

そう考えると、単に「使う」というよりも、適切に役割を与え、力を引き出す「雇う」という捉え方の方が、より実態に近いのではないかと感じています。