AIエキスパート、深津貴之さんに聞く。乗り遅れないためのAI活用術（前編）

生成AIによって、業務に変化が起きています。AIと共生するためには、何が必要でしょうか？　マーケティング業界で働く人が知っておくべきことを、THE GUILD代表取締役でnote株式会社CXOなどを務めるUI/UXの第一人者でAIにも精通する深津貴之さんに伺いました。

前編では、Salesforce JapanのX公式アカウントで募集した質問に対する回答を中心にお届けします。

生き抜くためのスキルは「AIを使う能力」ではない

——まず、これからのマーケティング業界の若手人材が持つべき重要なスキルを教えてください。

「AIを使いこなす能力」が大事だと思う方が多いかもしれません。ですが、それ以上に重要なのが「変化する環境への適応能力」です。

生成AIの登場により、さまざまなルールや制度が急速に変化しています。従来ならば考えられないようなスピードで、商習慣やビジネス戦略が変わっていくでしょう。ルールがコロコロと変わる環境下でいかに素早く適応し生き残るか、という能力が求められます。

——具体的には何をすればいいのでしょうか？

新しい情報をキャッチアップすること、前提のないフィールドで仮説を立てて検証すること、ルールが変わったときに足場を失わないようにリスク管理や“体重のかけ方”の調整をするスキルなどが求められます。

技術そのものを知ることより、それによって何が起きるかのメタ認知能力が重要です。

たとえば、生成AIによって雇用が変わり、社内で活躍する人材やオフィスのあり方も変わる可能性があります。これを踏まえると、今オフィス空間に大きな資金を投資するのは賢明でないかもしれません。そういった“プロンプトの外で起きている相互作用”を把握すること、そういったものが大事になるかと思います。

——とはいえ、生成AIが登場してからの変化がとても速く、どこに重心をおくべきかの判断が難しいです。どうすればいいですか？

現時点では、どれが勝ち筋なのかを予想するのは困難です。そのため、生成AIで消滅する可能性が明らかに高い投資を避け、勝ち筋が見つかったときに、リソースをシフトできるよう可変性に対する準備が大切です。

たとえば、「誤字脱字をチェックするスキル」は生成AIの進化によって完全に価値を失う可能性がありますが、人とコミュニケーションをとるスキルは価値が残るでしょう。生成AIが台頭したときに価値が失われやすいアセットへの投資を減らし、ルールが変わっても価値を維持しやすいものへと重心を移す必要がありそうです。

生成AIの活用には「言語化」が不可欠

——初心者でも試しやすい生成AIの活用法について教えてください。

おすすめは、新しいものをつくり出す作業ではなく、「既存のデータからインサイトを抽出する使い方」です。

たとえば、「良いプレスリリースとは何か」を定義した上で、その定義を満たしているかをチェックするリストを作成する。それから、そのリストに従ってAIに原稿をチェックしてもらうという方法です。

重要なのは、良いプレスリリースの定義をしっかり言語化することです。これができれば、その先のチェックリスト作成もAIに任せることが可能です。

——AIを使ってリサーチをする場合に気をつけることは？生成AIの回答が正しいかどうか確認する効率的な方法はありますか？

生成AIが間違えた答えを出力する原因は大きく2つに分かれると思います。1つは、生成AIそのものが間違った回答をするケース。もう一つは参照したサイト、データの記述が間違っているケースです。

いずれの場合も、プロンプトで、「複数のサイトでチェックしてください」「根拠となるページの引用やリンクをセットで出力してください」と指示することで、ある程度まで誤りの発見や回避が可能です。

参照元の情報が間違っているケースは回避しづらいですが、「5つのサイトを参考に」と指示して複数のサイトを参照すれば、リスクをを減らすことが可能です。

——生成AIを使った文章要約の精度を上げる方法はありますか？

生成AIは確率で回答するツールなので、繰り返し使用することで低確率で発生する誤動作（行を飛ばしてしまう等）は軽減できます。

もしPythonを使えるなら、同じ文章を100回要約させて統合した答えを使っていけば、ミスが起こる確率を減らすことができます。長過ぎる要約は、まず全体をセクションにわけてセクションごとの要約を作っていくのもよいでしょう。

通常の生成AIサービスの中では、チャットを新規作成しながら何度も同じ質問を投げ、突き合わせることで、ミスの少ない回答を得る可能性が高まります。

このとき、ログを残したまま同じチャット内で、質問をくり返し行うと以前の回答に影響されてしまいます。ダブルチェック時などは、毎回チャットをリセットすることをオススメしています。ただし、基本的に間違った回答を完全にゼロにすることは難しいと考えています。

問いがつまらなければ、出力もつまらなくなる

——AIにブログを書かせると、一般的なことばかりで面白くないのですが、指示のコツはありますか？

生成AIは平均的なことを得意とするため、一般的な質問をして一般的な答えが返ってくるのは自然なことです。もしユニークな回答が欲しいのであれば、指示者が頑張る必要があります。

たとえば最初に平均的な回答を得た後に、「そうでないシナリオにはどのようなものがありますか？」などの質問を繰り返してみる。対話によってAIが答える空間をどんどん平均から外れたものにしていけば、一般的ではない答えを得ることができます。

結局のところ、どのような問いを立てるかがすべての結果を左右するため、やりたいことを明確に言語化することが非常に重要ですね。

まとめ

生成AIが世の中を大きく変えている今、AIを使いこなす能力以上に、変化し続ける環境に適応する能力が求められています。また、意図した結果をAIから得るためには、自分が求めていることを明確に言語化する力も不可欠です。
後編では、言語化能力を身につけるために必要なこと、企業のAI導入に対する考え方、スマートフォンをはじめ、さまざまなデバイスにAIが搭載され、個人のエージェントとして活用される未来についてお話を伺いました。

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