【ChatGPT研修】生成AI時代を勝ち抜く真の「文系AI人材」とは?!
2023年以降、ビジネスの現場で急速に浸透しているのが、ChatGPTをはじめとする「生成AI」です。
これまでは「AI=理系」のイメージが強かったかもしれませんが、生成AIの台頭により、文系のビジネスパーソンでさえも「文系AI人材」として生成AIを活用しながら働くべき時代が急速に近づいています。
しかし「とにかく急いでAIを使えるようになるべき」と世の中で騒がれている一方、生成AIは実際にビジネスの最前線でどのように活用できるのか、そもそもなぜ必要なのかを理解できている方は少なくありません。
そこで本記事では、これからの時代になぜ生成AIが必要不可欠なツールとなり得るのか、その理由と具体的な活用例をわかりやすく解説していきます。
この記事を通じてAIの魅力を深く掘り下げ、「実務にどう落とし込むべき?」「私にも使える?」という疑問にお応えしていきます。ビジネスパーソンの皆さんが生成AIを学び、使いこなすための第一歩となれば幸いです。
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AI活用研修「はじめの一歩」|アウトプットプロセスを理解する
生成AIの使いやすさを深く理解するために、従来のAI開発がどれだけ手間のかかるものだったかを振り返ることが重要です。これまでのAIは、一流のシェフが最高品質の材料を使って料理を作るようなものでした。それぞれのプロセスには、以下のような特徴があります。
①ゼロから作成するプロセス
- 必要なもの: 質の良い材料、適切な調理器具
- 必要な投資: 多くの時間とお金
- プロセス: 複雑で練習が必要
- 結果: 高い技術を使って素晴らしい成果物が作れるが、手間がかかる
上記の特徴には従来のAI開発と共通する部分が多く存在し、具体的には以下のようなケースが挙げられます。
AIの名称 |
役割とメリット |
デメリット |
---|---|---|
例①
外観検査AI
|
ダンボールの損傷個所を特定し、品質管理性を向上。 |
詳細かつ大量の画像データと開発の専門知識が必要。 |
例②
在庫最適化AI
|
在庫管理を最適化し、過剰在庫を避ける。 |
過去の売上データなど膨大な情報が必要で、分析モデルの構築に時間と労力がかかる。 |
②冷凍食品から作るプロセス
必要なもの: 冷凍食品とレンジ
必要な投資: 最小限の時間と労力
- プロセス: 簡単な調理手順、レンジで加熱するだけで誰でも簡単に調理可能
- 結果: 調理の専門知識がなくても、手軽に美味しく楽しむことができる
冷凍食品から作るプロセスは、生成AIの特長と共通しています。生成AIは複雑な設定や専門知識が不要で、直感的に操作してすぐに結果を得ることができます。従来、イチからアウトプットを作成しなくてはならなかったAIとは性質が異なります。
また、調理のスキルがなくても誰でも簡単に美味しい料理を楽しめる点で、冷凍食品は生成AIの利便性と類似しています。ここからはこれら従来のAIと生成AIの違いをより詳しくみていきましょう。
AI活用研修|従来のAIと生成AIの違い
比較① - 特別な準備が必要なAI vs 準備がいらない生成AI
従来のAIと生成AIとの大きな違いの1つに「活用までの準備プロセス」があります。
AIの種類 |
特徴 |
使用例 |
---|---|---|
従来のAI 特別な準備が必要 |
従来のAIシステムを利用するためには、専門的な知識や技術、多くの場合は大量のデータが必要となり、プロセスに多くの時間を要する。 |
需要予測AIを構築・利用するためには、膨大な量の販売データ、市場動向、季節変動などの情報が必要です。これらのデータを集め、処理し、分析するためには、専門的な知識と技術が求められます。 |
生成AI 準備がいらない |
生成AIは直感的なインターフェースと予め学習済みのモデルを利用し、ほとんどまたは全く準備を必要とせずに使用できる。これにより素早くタスクを開始し、効果的な結果を得ることが可能。 |
ChatGPTのようなAIツールは、特別なトレーニングや専門知識を必要とせずに、一般のユーザーがすぐに利用を開始できる。ユーザーは単に質問を入力するだけで、関連する回答や情報を得ることができる。 |
※とはいえ、生成AIからの回答精度をより高めるには、出来る限り具体的な指示を与えるスキルが必要不可欠です。生成AIの世界では、この指示のことを「プロンプト」と呼んでいます。
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この準備に関する違いは、ビジネスパーソンにとって、従来のAIと生成AIを区分する上での重要な要素となります。特にスピードと柔軟性が求められる現代のビジネス環境において、生成AIの手軽さは大きな利点となります。
比較② - 1つの用途に特化 vs 幅広いタスクに対応
従来のAIと生成AIは、その「用途の柔軟性」にも違いがあります。
AIの種類 |
特徴 |
使用例 |
---|---|---|
従来のAI 1つの用途に特化 |
従来のAIシステムは、一部のタスクや問題に特化して設計されおり、範囲外の作業には適用できない。 |
需要予測AIは、市場動向や販売データに基づいて未来の需要を予測するのに適しているが、算出ロジックが異なるデータ分析や他のタスクには適用できない。 |
生成AI 幅広いタスクに対応 |
生成AIは一つのモデルで多岐にわたるタスクをこなすことができる。これにより、ユーザーはさまざまな問題に対して一つのツールで処理を完結することが可能。 |
たとえばChatGPTは、文章生成、質問応答、文章校正、さらにはコードの書き方のアドバイスなど、多様な用途に利用できる。 |
また生成AIのカテゴリにはChatGPTのみならず複数のツールがあり、それぞれの特徴によって上手に使い分けることが重要です。
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比較③ - 高コストなAI vs 無料で使えるAI
AIを開発・維持する「コスト」面でも、両者には大きな違いがあります。
AIの種類 |
特徴 |
発生するコスト |
---|---|---|
従来のAI
高コストなAI
|
従来のAIは、特定のタスクを解決するために特化されたモデルを開発する必要がある。これには、専門的な知識、時間、そして大量のデータが必要で、結果として高いコストが発生する。 |
開発コスト::専門的なAI開発者やデータサイエンティストの採用、トレーニングデータの収集と分析。 |
生成AI
無料で使えるAI
|
生成AIは汎用的なモデルを使用するため、開発と維持のコストが大幅に削減される。これにより、より多くのビジネスにおいてAI技術を利用できる。 |
開発コスト:生成AIは予めトレーニングされたモデルを使用するため、専門的な開発チームが不要。 |
ChatGPTもすべてのユーザーが無料ですぐに使い始められます。また月額30ドルを支払えば、データ分析や画像生成などさらに幅広いタスクをChatGPTで完結させることができます。
これらの特徴から、生成AIは現代のビジネス環境において極めて価値のあるツールとなっています。これまでの「AI=理系」といった概念は大きく覆り、文系のビジネスパーソンにとっても大きな意味を持つのです。
AI活用研修|生成AIを使いこなす人材育成の可能性
生成AIの活用は、ビジネスパーソンの可能性を大きく広げています。
具体的には、次の3つの方法で可能性が拡がります。
①苦手なタスクをAIに肩代わりしてもらう
多くのビジネスパーソンは、特定のクリエイティブな作業に苦手意識を持っています。いわゆる画像生成や編集などのデザイン関連のタスクです。
この業務領域に生成AIを活用することで、作業を効率的に完遂することができます。たとえば、画像を出力する生成AIを使用して、プロフェッショナルなビジュアルコンテンツを作成することができます。
②AIで新しいスキルの習得と探究
生成AIを利用することで、興味はあるが手が出せなかった新しい領域に挑戦することが容易になります。
特に、プログラミングのような技術的なスキルの習得に生成AIは有効です。ChatGPTなどを使用して、PythonやVBAなどのコーディングスキルを学び、ビジネスプロセスの自動化やデータ分析などに活かすことができます。
③気が進まないタスクをAIで効率化
時間がかかり面倒な作業、例えばアンケートの分析や議事録の整理なども、生成AIを利用することで簡素化できます。AIがデータの解析や要約を行うことで、ビジネスパーソンはより重要な戦略的な判断やクリエイティブな作業に集中できるようになります。
これらの例から分かるように、生成AIはビジネスパーソンの業務をサポートし、新たな可能性を広げる強力なツールです。これにより、従来は困難だったタスクを克服し、ビジネスの生産性と創造性を向上させることができます。
AI活用研修|企業内推進 - ChatGPT時代のビジネスパーソンの在り方
生成AIの台頭は、ビジネスの世界において新たな可能性を開きます。特にChatGPTのような先進的なAIツールがもたらす変革は、全ての人にとって無視できないものです。ではこの新しい時代において、ビジネスパーソンが取るべき戦略とは何でしょうか?
- AIとの共存: AIは人間の能力を補完し、業務を効率化します。ビジネスパーソンはAIの能力を理解し、それを自分の仕事に活かす方法を学ぶ必要があります。AIを単なるツールとしてではなく、パートナーとして受け入れ、共に成長していく姿勢が重要です。
- 継続的な学習: AIの進化は速く、常に新しい機能や使い方が登場します。そのため、ビジネスパーソンは継続的に最新のトレンドを学び、自身のスキルをアップデートする必要があります。特に、AIを活用した新しいビジネスモデルや戦略に敏感であることが求められます。
- プロンプトの技術:生成AIの核心の一つは、その「プロンプト」の技術にあります。これは、生成AIに対してどのように質問や指示を出すか、という能力を意味します。効果的なプロンプトの設定方法を学ぶことで、生成AIの潜在的な力を最大限に引き出すことができます。
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