結論
1.解決すべき課題にAI利用が適しているか考える
2.AIを取り入れたとしてもユーザーの手間は増やさない、あるいは最小限に止める
3.課題解決に即したAIを選定・変更していく
(4.コストに見合うかも重要)
1.解決すべき課題にAI利用が適しているか考える
開発者としてはAI・LLMは面白すぎる存在ですし、僕もAPIを使って個人開発したり最新情報を追ったりしています。
そこでなんとなく、とにかくAIを使って何か作りたいなと思うわけですが成果物に対しAI不要なケースが多いのも事実です。（すごくいいアイディア思いついたけどよく考えたらAIじゃなくて既存のシステムの方が適してるな、、みたいな泣）
解決したい問題があるならまずは
・既存システムで解決できるか検討する
ことが大事です。（APIはお金もかかります）むしろ現代においては既存システムの方が解決できる問題は多いと思います。
また、AI/LLMが何が得意で何が不得意なのか知識として知っておくことは重要だと思います。
以下はGPTに得意・不得意を聞いてみた返答です😁
得意・不得意に関して
AI/LLMの得意なこと
・自然言語処理（NLP）
テキストの生成、翻訳、要約、質問応答など、文章を理解し、自然な形で生成する作業が得意です。
大量の文書データからパターンを学び、特定の質問や指示に応じて的確な応答を提供します。
・情報の検索と要約
大量のデータから特定の情報を素早く探し出し、必要な要約を作成することが得意です。これにより、リサーチ作業や資料作成が効率化されます。
・反復的な作業の自動化
同じパターンで繰り返される作業や、ルールに基づいた単純作業は効率的にこなせます。たとえば、チャットボットの運用やメールの自動応答などです。
・大規模データからのインサイト抽出
多量のデータを解析し、そこからトレンドやパターンを見つけるのが得意です。マーケティング分析や予測モデルの作成に役立ちます。
・マルチタスク処理
多様な領域の知識を持っているため、複数の異なる質問に即座に対応したり、多様なタスクを並行して処理できます。
AI/LLMの不得意なこと
・リアルタイムの意思決定や直感的判断
実際の物理世界での状況判断や、人間の直感に基づく意思決定には向いていません。特に、曖昧な状況や未定義の状況では、LLMは誤った判断をする可能性があります。
・最新の情報や専門的な知識のアップデート
LLMはトレーニングされたデータまでの知識しか持たないため、最新の出来事や情報には対応できない場合があります。リアルタイムの情報にはアクセスできないことが多いです。
・創造的な発想や革新的なアイデアの創出
既存のデータやパターンに基づいて回答するため、完全に新しいアイデアや創造的な発想を生み出すのは不得意です。人間の独創性やクリエイティブな発想には追随できません。
・コンテキストを超えた深い理解
会話の文脈を理解する能力は向上していますが、複雑な感情や長期的なコンテキストを保持したままの対応にはまだ限界があります。
・倫理的判断や価値観の評価
人間の価値観や倫理に基づいた判断は不得意です。倫理的に複雑な状況や感情に基づく対応が求められる場面では、誤解や問題を生じることがあります。
2.AIを取り入れたとしてもユーザーの手間は増やさない、あるいは最小限に止める
チャットボット作ったよ！！→「チャット」という手間が増えただけかも
持論ですが多くのユーザーは新機能や新技術に興味のない、あるいは心理的負担を有する方が多いと感じています。（僕も部分的にそうで、アプリの新機能とかはとりあえず様子見することもあったり）
そこで企画・開発サイドがどれだけ素晴らしい成果物をAIを用いて作り上げてもユーザーサイドは全く興味がない、むしろAIに嫌悪感を持ってしまう人すらいると考えています。
よって何か社会的な課題をAIを用いて解決すると決まった際はAIを参謀のような形で使うのが良いかなと感じています。
具体的にはAIを使うからといって真新しいUIや機能的な体験は現在、成果を出しづらいため避けようということです。
普段からユーザーがソフトウェア上で行なっている操作・体験にAIを忍ばせて価値を高めていくのが直近の理想なのではと思います。（今後のAIの浸透具合に期待！）
うまくいかない例）ECサイト：AIチャットbotでお買い物をサポートします！機能
→ユーザー目線：「本当に使えるの？」「自分で探すからいいや」「結局今までの検索機能と変わらないな」「チャット入力するのめんどくさい、、」
ユーザーの手間を増やさずユーザー体験をよくする例
・ECサイトの通常の検索機能にAI導入
ユーザーが検索フォームへ入力するたびにその商品と関連する比較項目をAIが生成し、 UIに届ける感じです。
これのミソは「普段から行なっている検索機能」の体験をAIがよくしてくれている点です。またAIを使うことでユーザーが想像していない、あるいは深層心理に存在していたワードが生成されるかもしれません。
3.課題解決に即したAIを選定・変更していく
AI/LLMは現在多くの企業から異なるものが提供され気軽に使えるようになっています。
そこで開発サイドは成果物に対して適したAIを選定することも重要なタスクになってきます。
というのもAIごとに得意なタスクが存在するためです。
比較に関しては以下記事が参考になるかと思います。