どうも、カーブミラーです。
今回は、“生成AIを活用できる人の共通点とは？ またそうなるためにはどうしたらいいのか？”をOpenAI o1に尋ねました。
本記事は、ChatGPT（Plus版）
で行なっております。
画像はありません。あしからず。
ChatGPT等の動作状況を知らせる
OpenAIのステータスページ。
OpenAIステータス
Soraのクレジットが
課金により、戻りました。
なので、クリスマスプレゼントが
終了したのか、わかりません。
別に“終了しました”と
OpenAIから発表されたわけでも
ありませんけどね😅
何かわかれば
お知らせしますね。
さっそく、【本題】です。
今回は、
生成AIを
活用できる人の共通点とは？
またそうなるためには
どうしたらいいのか？
この二点を
OpenAI o1に尋ねました。
OpenAI o1
生成AIを効果的に活用できる人には、以下のような共通点が見られます。そして、それを身につけるための具体的なアプローチとしては、次のような方法が考えられます。
1. ニーズ・課題の明確化能力
特徴
- 自分やチームの目的、解決したい問題をはっきり言語化できる
- 具体的な課題設定に基づいたプロンプト作成が得意
身につけ方
- まずは取り組むテーマを広く洗い出し、「いつまでに何を、なぜ達成する必要があるのか」を明確にする
- 目的を小分けにしながらプロセスを検証する癖をつける
2. ツールの特性を理解する知識・リテラシー
特徴
- 生成AIの仕組みや長所・短所を理解し、どんな場面で使うと効果的かを把握している
- 利用するAIモデルのバージョンや利用規約、データの扱い方などを理解している
身につけ方
- 公式ドキュメントやチュートリアルをチェックし、基本的な仕組みを学ぶ
- AIのアップデート情報や最新の研究・サービス動向を定期的にキャッチアップする
3. フィードバックを意識した試行錯誤
特徴
- 生成AIからの出力結果を分析し、改善するためのフィードバックを手早く反映できる
- 「入力（プロンプト）→出力→評価」のサイクルをスピーディーに回すのが得意
身につけ方
- 与えたプロンプトと得られた結果をセットで保管し、履歴を比較してみる
- なぜ期待した結果と異なるのか原因を考え、より明確・具体的なプロンプトを作成して再度試す
4. 創造性と構造的思考の両立
特徴
- 自由なアイデア発想力だけでなく、論理的・構造的に問題を整理してプロンプトを作る
- 文章表現や利用するメタファーなどに工夫を凝らし、AIが理解しやすい表現を探る
身につけ方
- まずはマインドマップや箇条書きなどの構造化ツールを使って、思考を視覚化する
- 生成AIを使う際、抽象的な言葉から具体的なキーワード・用例を挙げてみて、どのような変化が出るか試す
5. 倫理観・セキュリティ意識の高さ
特徴
- 取り扱うデータや生成物の著作権やプライバシーに配慮できる
- 社会的に問題を引き起こす可能性がある場合、リスクを認識して慎重に動ける
身につけ方
- 個人情報や機密情報の取扱ポリシーを再確認し、AI利用時の注意点を学習する
- 倫理ガイドラインやAIリスクに関する報道を定期的にチェックし、認識をアップデートする
6. 他分野との連携・コミュニケーション
特徴
- AIの専門知識だけでなく、デザイン・マーケティング・経営など多方面の人と協業できる
- 社内外の実務者と連携しながら、生成AIを最適に導入・運用していく
身につけ方
- AIに詳しくない人向けに成果を説明し、フィードバックをもらう機会を設ける
- コミュニケーションツールやタスク管理ツールなどと組み合わせて、生成AIの活用範囲を広げる
まとめ
生成AIを活用できる人の共通点としては、
- 問題設定や目的の言語化が上手い
- ツールやAIモデルの仕組み・活用範囲を理解している
- トライ＆エラーを素早く行い、フィードバックを重ねる
- 単なるひらめきだけでなく、ロジカルなアプローチもできる
- 倫理的配慮やセキュリティ意識が高い
- 異なる専門分野と連携するコミュニケーション力がある
これらを磨くためには、基本的な仕組みやモデル特性を理解しつつ、プロンプトの書き方を日々工夫・改善する「試行錯誤」を継続することが不可欠です。また、活用対象となる分野の知見や、チームで協力しながらプロジェクトを回すためのコミュニケーション力も重要です。社会的責任やデータの取り扱いなどについても常に学びをアップデートし、リスクや倫理面にも配慮を怠らない姿勢が求められます。
普段から
何を気にすべきかを問うと
OpenAI o1
生成AIを普段から活用していくうえで、次のようなポイントを意識しておくと良いでしょう。
1. 目的と成果物のイメージを常に意識する
- 生成AIで「何をしたいか」「どんな成果物が理想か」を明確にしておく
- 成果物の用途・納期・クオリティなどをイメージしながらAIの活用方針を調整する
2. データや入力情報の正確さ・適切さをチェックする
- 生成AIは与えられた情報を元に出力を行うため、入力する情報が誤っていると成果も誤りやすい
- オープンデータや自社データなどを扱う際は、機密性や著作権などにも注意しながら適切に扱う
3. 結果の検証・評価に時間をとる
- 生成AIからの出力を鵜呑みにせず、実際の文脈や目的に合っているか常にチェックする
- 間違いがあれば、その原因を分析して次回以降のプロンプトやワークフローを改善する
4. フィードバックループを意識した小さな実験
- いきなり大規模に導入するのではなく、小さな範囲で試し、成果を評価した上でスケールアップを図る
- 小さなプロジェクトやサンプルデータを使いながら、「試す→改善→展開」のサイクルを回す
5. 倫理的リスクやコンプライアンスに配慮する
- 個人情報や機密情報を扱う場合は、利用規約やプライバシーポリシーを踏まえた管理体制を整える
- 特に画像生成や文章生成の際は、著作権や差別的表現への配慮などにも注意が必要
6. 最新情報をキャッチアップする習慣
- 生成AI関連のアップデートは非常に早いペースで進んでいる
- 新モデルや新機能、活用事例やユーザーコミュニティの動向などを定期的に追って、自分の使い方をアップデートする
これらを日常的に意識しておくことで、生成AIの導入・活用がより効果的かつ安全になります。常に目的を明確にし、入力と出力の関係を検証しながら、必要に応じてチームや社外専門家の力を借りることも大切です。
総合すると
１．目的を明確にする
２．入力情報の正確さを保つ
３．結果をきちんと検証する
４．小さく試してフィードバックを回す
５．倫理・コンプライアンスを考慮する
６．最新動向を常にキャッチアップする
これらを意識しながら、
目的と成果イメージをもとに
試行錯誤し、結果を検証しつつ
改良していくことで、
よりよく活用できるようです｡
こうなれると
いいなぁ😸
みなさんの
作品制作の糧に
なれば、幸いです。
今回は、ここまで。