人間とAIのコラボレーション：連携の方法

将来のスキルを探求する前にまずは、AIと効果的に連携する能力がなぜそれほど重要なのかを理解することが重要です。

AIは、営業、サービス、マーケティング、在庫管理、工場運営などの分野で、業務のスピード化と効率化を図ります。実際に、AIにさらされているセクターでは、労働生産性が約5倍も高い伸び を遂げています。

仕事の未来は変わりつつありますが、だからといって人間と完全に置き換えられるというわけではありません。Mattress Firm社の最高デジタル責任者であるGeorge Hanson氏は、Experts of Experience のインタビューで、「AIの価値は、人間を置き換えることではなく、人間を支援することにあります。」と述べています。

AIは、効率を高め、生産性を向上させて、他の方法では見過ごされがちなインサイトを明らかにすることで、私たちの働き方に革命をもたらしています。しかし、すべてのAIの成功事例の裏側には、人間の努力と創意工夫が隠れています。AIツールは特定のタスクを強化し、時にはそれを置き換えることさえありますが、人間の指導によって真価が発揮されます。これらのシステムのトレーニングや連携、出力の解釈、そして最終的な判断を行うのは人間です。その根底として、職場は依然として人間の判断力、創造性、そして私たちだけがもたらすことができる独自の視点に依存しています。

つまり、あなたが注目を浴びたり、スキルを向上したり、優れた成果を出したりする大きなチャンスがあるということです。AIとの連携関係を育むことで、独自の強みとテクノロジーの能力を組み合わせて、目覚ましい成果を上げることができます。

人間とAIのコラボレーションは、効率を向上させ、業界全体の進歩に貢献することができます。人間が創造性、感情的知性、倫理的推論などの独自のスキルをタスクにもたらす一方で、AIはデータ処理、パターン認識、反復タスクなどの分野で優れています。

デジタルワークフォースが最善を尽くすタスクに集中することで、人間の従業員は戦略的思考、イノベーション、顧客エンゲージメントに集中する自由度が高まります。

人間とAIの最高の能力を組み合わせることで、多くの業界に広範なメリットがもたらされます。

• ヘルスケアにおける人間 + AI
  • 診断支援：AIは、医師がX線やMRIなどの医用画像を分析して問題を特定し、レビューと確認を行い、患者に説明するのに役立ちます。
  • パーソナライズされた治療計画：アルゴリズムは、患者の病歴、遺伝子データ、ライフスタイルにもとづいて、パーソナライズされた治療計画を作成します。医療提供者は、これを共有してフォローアップすることができます。
• 金融における人間 + AI
  • リスク評価：AIが金融データを分析してパターンと起こり得るリスクを特定し、人間のアナリストが情報にもとづいた意思決定を行うための全体像を提供します。
  • カスタマーサービス：AIチャットボットが日常的な質問に回答するので、人間の担当者はより複雑な問題に集中でき、より優れた顧客体験を提供できます。
• 製造業における人間 + AI
  • 予測にもとづいた保守：AIが機械を監視し、メンテナンスが必要な時期を予測して、機器が故障する前に人間の技術者に行動を促します。
  • 品質管理：AIが製品の欠陥を正確に検査し、重大な問題が発生した場合は人間の監督者に引き継いでレビューと監督を行います。
• 小売業における人間 + AI
  • 在庫管理：AIは、過去のデータにもとづいて需要を予測することにより、在庫を最適化します。その後、人間のマネージャーはその情報を使用して、将来を見据えた購入決定をより適切に行うことができます。
  • パーソナライズされたレコメンデーション：AIショッピングアシスタントが、顧客データを分析して関連商品を提案し、ショッピング体験を向上させます。その後、より複雑な質問がある場合は、顧客を人間の担当者に引き継ぐことができます。
• マーケティングにおける人間 + AI
  • 顧客セグメンテーション：AIが行動と好みにもとづいて顧客を分類します。人間のマーケターがよりターゲットを絞った効果的なキャンペーンを作成するのに役立ちます。
  • コンテンツ生成：AIはマーケティングコンテンツの初期ドラフトを作成できるため、人間のクリエイターはメッセージングの作成と精緻化において有利なスタートを切ることができます。

以下に示すのは、将来の仕事に必要なもっとも重要な技術スキルと分析スキル、ソフトスキルです。仕事の状況が変化する中で、これらのスキルを採用して一歩先を進みましょう。また、チームの生産性を向上させ、キャリアを新たな高みに引き上げることもできます。

生成AIの基礎的な理解 を深める：生成AIの機能と能力、限界について、理解が必要です。プログラマーである必要はありませんが、効果的なコラボレーションには基本を知ることが不可欠です。以下の主要領域に焦点を当てます。

• 大規模言語モデル（LLM）：ChatGPTのようなこれらのモデルは、テキストの作成、コンテンツの要約、メールの下書き、質問への回答に優れています。
• 機械学習システム：大規模なデータセットの分析や予測の作成に最適です。また、顧客の需要の予測やレコメンデーションのパーソナライズなどのパターンの発見にも向いています。
• 制限と倫理的使用 ：生成AIの限界（バイアス、データプライバシーの懸念、人間の監視が重要な場合など）を理解します。

プロンプトエンジニアリングは、AIと会話をすることであると考えてください。大切なのは、正しい質問を正しい方法で投げかけることです。AIシステムは、明確な指示が与えられたときにもっとも効果的に機能します。さらに、独自のデータにもとづいた正確で関連性の高いプロンプトにより、信頼できる結果を得ることができます。必要なものを正確に定義する方法、コンテキストを提供する方法、境界を設定する方法、または例を使用する方法を学びましょう。そうして初めて、AIがタスクにとって有用で正確な出力を提供するということを確認できます。

一般的なAIプラットフォームやツールを使いこなす能力は重要です。新しいAIテクノロジーについて常に最新情報を把握しておくことで、AIシステムを迅速に適応し、その利用方法を改善することができます。あなたの業界でのAIの発展に注目します。関連する出版物を購読したり、カンファレンスに出席したり、AI分野のソートリーダーをフォローしたりしましょう。

AIが生成したインサイトは、必ずしも額面通りに信頼できるとは限りません。説得力があるように聞こえる情報を生成することがありますが、完全に正確ではありません。だからこそ、その関連性と精度を評価し、潜在的なバイアスを特定する方法を学ぶことが重要です。自分をAIアシスタントのファクトチェッカーだと考えてください。その対応を批判的に評価し、事実を検証して、不正確さの可能性を常に認識することが重要です。AIが生成したインサイトの検証において、積極的な役割を果たすことで、より自信を持って情報にもとづいた意思決定を行うことができます。

AIはすべての課題に対する答えではないので、いつ使用すべきなのかを知っておく必要があります。反復的なタスク、時間のかかるタスク、またはデータ量の多いタスクを得意とし、ユーザーがより迅速かつスマートに作業できるようにサポートします。しかし、創造的な思考や複雑な意思決定については、やはり人間の専門です。AIが得意なこと（そしてそうでないこと）を理解すれば、忙しい仕事をAIに任せることができ、チームはより高いレベルの仕事に集中する時間を増やすことができます。

データリテラシーが高いということは、データがどのように構造化され、どのように使用されるかという点の基本を理解することを意味します。AIシステムは、トレーニング、分析、意思決定のために大量のデータを活用するため、AIの出力を使用および解釈するには、データがどのように機能するかを理解することが重要です。以下の点に精通している必要があります。

• 多種多様なデータ：構造化データと非構造化 データの違いについて学習します。スプレッドシートの整然と整理された行と、カスタマーレビューやソーシャルメディアの投稿のコレクションを想像してみてください。
• データ収集方法：調査からWebスクレイピングまで、データの収集方法を知ると、データの信頼性と関連性を評価するのに役立ちます。
• データ解釈の手法：トレンドを特定したり、指標を比較したりします。また、「このデータはどのようなストーリーを伝えようとしているのか」などの質問を投げかけます。

AIは常に進化しているため、テクノロジーの進歩に対応するためには、柔軟性を持ち、継続的にスキルを向上させる必要があります。そのためにも、成長マインドセットを身に付け、生涯学習を受け入れることが重要です。

ソートリーダーをフォローして、トレンドを把握しましょう。AIを効果的に活用するために必要なスキルの開発に役立つトレーニングプログラムを模索し、自分自身の学習に投資する必要があります。Trailhead のようなプラットフォームは、AIを活用した学習ツールの広範なライブラリを使用した、魅力的で楽しいスキルアップの方法を提供します。

インサイトは、共有できなければ意味がありません。重要なスキルは、AI主導の情報を抽出し、顧客やパートナーが簡単に理解できる明確で実用的なポイントに絞り込むことです。AI出力を翻訳する技術を習得すると、組織によるAIの採用を支援する価値と能力が大幅に向上します。

AIは自動化や補助的な役割には優れていますが、創造性のような人間ならではのスキルは依然として欠かせません。思い込みに疑問投げかけてみたり、なぜその方法で物事が行われるのかを探ってみたり、システム改善の必要性を検討したり、新しいアプローチの実装について創造的に考えたりして、好奇心のマインドセットを養いましょう。AIが多くの日常的なタスクを処理するため、空いた時間を検証やイノベーションに充てたり、新しいアイデアを試したりすることができます。

AIシステムは人間によって構築され、作成者の偏見や道徳的視点の影響を受けます。つまり、妥当性や責任能力があるかどうかを見極めながら物事を進めるためには、あなた自身の倫理的判断に頼らなければなりません。AIが普及するにつれて、その倫理的影響を理解することが欠かせなくなります。そのため、いつ、どこで、どのように責任を持って使用するかについて、リアルタイムの決定を下す必要があります。

仕事の未来は、人間と機械が競い合うことではありません。新しいスキルを身につけて、AIと協力して素晴らしい成果を挙げるための方法を習得することこそが仕事の未来なのです。これらの10の必須スキルを身に付けることで、これから起こることに備えるだけでなく、新しい可能性に満ちた世界で成功するための準備が整います。

AIはあなたの代わりではなく、あなたの相棒と考えてください。AIは、あなたの仕事をより簡単にし、あなたの時間を解放し、あなたが最善を尽くすべきことに集中するのを助けるためにここにあります。好奇心旺盛なマインドセットと学習意欲、そして責任あるAIの使用に焦点を当てることで、キャリアを次のレベルに引き上げる機会を開拓できます。

AIの現状についてさらに詳しく知りたいですか？SalesforceのチーフサイエンティストであるSilvio Savarese とチーフフューチャリストのPeter Schwartz が、AIの進化と今後の展開について語るインタビューをご覧ください。