　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。