AIを学ぶのに疲れたら、少しだけAIを待ってみる
AIを追いかける疲れと、まだ使えていない焦り。使う人の学習負担を製品が引き受けるという視点から、AIとの付き合い方を考えます。
Lyqa
最近、AIについて話していると、二つの不安によく出会います。
一つは、学び続けることへの疲れです。新しいサービスを試し、使い方を覚えたと思ったら、もう次のモデルや機能が出ている。どこまで追いかければいいのか分からなくなる。
もう一つは、まだあまり使っていないことへの焦りです。周りの人は仕事に使っているように見える。自分だけ取り残されてしまうのではないか、と感じる。
どちらも、最近お会いした方から聞いた話です。
そんなとき、私は少しふざけて、こう言いたくなります。
「早くAIを勉強しないと、勉強しなくても使えるようになってしまいますよ。」
もちろん、何も考えなくていいという話ではありません。でも、この冗談には少し本音もあります。
私たちは子どもの頃から、新しいことができるようになるには、自分が勉強し、練習し、知識を身につけるものだと考えてきました。道具が難しければ、自分がその使い方を覚える。そうやってできることを増やしてきたわけです。
ところが、AI製品の進化には、使う人が覚えなければならないことを減らす方向があります。
細かく設定しなければできなかったことが、普通の言葉で頼めるようになる。長い指示を書いていた作業が、短いやり取りで進められるようになる。
以前は利用者が工夫していた部分を、製品側が引き受けてくれる。だから、今の使い方を習得する速さだけで、自分とAIの距離を測らなくてもいいと思うのです。
Lyqaで目指していることも、そこにつながっています。
私たちは、ユーザーにもっと高度なタスク管理を覚えてもらいたいわけではありません。会社の情報を分類し、更新し、背景を書き足す仕事を、さらに増やしたいわけでもありません。
目指しているのは、管理に追われなくても、必要なときに会社の状況や、その経緯をつかめることです。
使う人が頑張らなければ成り立たない部分を、どこまで製品側で引き受けられるか。それは、作り手である私たちが考える仕事です。
だから、今のAIを難しいと感じても、すぐに自分の能力の問題にしなくていい。
すでにいろいろ試している人も、覚えた操作が不要になったからといって、学んだ時間が全部無駄になったわけではありません。何に役立ち、どこで困るのかを知った経験は残ります。
大事なのは、新機能をいくつ知っているかより、自分の仕事で何を楽にしたいか。その問いは、道具が変わっても役に立ちます。
こちらが使い方を覚える前に、AIのほうが「覚えなくても使える形」になってくれることもある。
私たちばかりが走って近づかなくても、少しくらい、向こうから近づいてきてもらってもいいと思います。