「田中さん、その疑問は本当に多くの方から寄せられます。AI は“人間の知恵をまねる仕組み”です。万能な魔法ではなくあくまで仕組みですから、得意なこと・苦手なことがあります。たとえば、AI は過去のデータをもとに“もっともらしい答え”を出すのが得意ですが、未知の状況やデータ不足には弱いんです。そのため、“ AI が勝手に判断して何でもこなす”というより、 “人がうまく使うことで力を発揮する道具”と考えると分かりやすいんです。 コツは、AI にとって分かりやすい質問や情報を渡してあげること。 そうすると、AI はあなたの作業を助ける“もうひとりのアシスタント”のように働いてくれます。」

「理由は大きく3つあります。 
1つ目は技術革新です。深層学習や自然言語処理の進化で、大量のデータから特徴を自動的に学習したり、まるで人同士の会話のように AI とやり取りをしたりということが可能になりました。 
2つ目には、環境の整備が整ったことが挙げられます。AI の学習には、大量のデータが必要不可欠です。クラウドや GPU の普及によって、AI が参照できるデータが爆発的に増加したことも、AI がより実用的になった理由のひとつです。 
また AI の普及要因には、社会的な背景も影響しています。ChatGPT の登場を皮切りに、利用者に特別なスキルを求めないサービスが一般化したこと、またコロナ禍でのオンライン需要が増加したことも、AI の台頭を後押ししています。」 

「活用例を参照したいということですね。AI がどの業務にどう役立つか、職種別にご紹介します。まずは、マーケティング業務です。従来は広告文をゼロから企画し、担当者が試行錯誤しながら文章を書き上げていましたよね。AI を使うと、広告文に入れたい要素をプロンプトとして入力するだけで、AI が文章を自動生成してくれるようになります。」 

「その通りです。人はブラッシュアップや品質管理に時間を使えるようになる、というメリットがあります。」

「人事の場合、これまで従業員アンケートの分析は担当者が手作業で行っていました。しかし AI を使うと、アンケートデータを自動で分析し、そこから示唆や対策案を抽出するところまでサポートできるようになります。」 

「はい。分析の初期負担が減ることで、人事の方は施策検討に集中できるようになります。」 

「“AI を入れればすぐ自動化できる”という誤解は禁物です。まずは“どの業務で AI を使うか”を明確にし、必要なデータを整理しましょう。 
また、“営業提案書の作成時間を30％削減したい”など、具体的なゴールを設定することも大切です。いきなり全社展開せず、小さな範囲で実験（PoC）から始めて、効果を数値で確認しながら広げていくのが成功の近道です。」 

「AI は“人の仕事を奪うための道具”ではなく、“人の力を引き出すための道具”です。 
・得意なこと、苦手なことを理解し、現場の課題に合わせて活用すること 
・小規模の試験的導入から始めて、段階的に広げていくこと 
・社員が AI を使いこなせる環境づくりも忘れずに 
これらが、 AI 導入で結果を出すカギとなります。」