こんにちは！佐賀県全域で、企業のWeb担当・広報担当として活動する「ネットオンビレッジ」です。

最近、仕事でAIを使いながら、その進化に驚くことが増えました。

私は、ChatGPTのチャットやWork、Codexを使っています。以前はGeminiも使っていましたが、私の場合は、考えていることの伝わり方や、やり取りの相性がChatGPTの方に合っているように感じます。

こうしたい、と伝える。
返ってきたものを見て、少し違うところを伝え直す。
そのやり取りを重ねることで、自分の思考を整理しながら、仕事を前へ進められるようになってきました。

使っていて感じるのは、AIの性能だけでなく、こちらが何を考え、何を伝えられるかによって、結果も変わるということです。

半年後の仕事を、今の感覚で想像できるだろうか

今回、Webサイトの運用にも大きく関わったPHPの脆弱性問題。
その発見にも、AIが使われていたことが公表されています。
文章を整えたり、画像をつくったりするところから、ソフトウェアの重大な問題を見つけるところへ。

AIが関わる仕事の広がりを感じます。

私が生きてきた時間を振り返ると、黒電話が携帯電話になり、スマートフォンになりました。
テレビも、奥行きのあるブラウン管から薄型の画面へと変わりました。

そうした変化を、何十年という時間の中で見てきました。

ところが、生成AIを身近に使うようになってからは、数年の間に「こんなことまでできるのか」と感じる場面が次々に出てきます。半年後には、今、当たり前にしている仕事の進め方も、ずいぶん変わっているかもしれません。

そう感じるほどの速さです。

AIを活かしている人は、以前から改善を考えていた人

一方で、AIを事業に活かしている経営者の方々を見ていると、ある共通点があるように感じます。
日頃から、自分の会社の仕事に関心を寄せていることです。

なぜ、この確認に毎回こんなに時間がかかるのか。
なぜ、同じ内容を何度も入力しているのか。
在庫の状況を、もっと早く共有できないのか。
工程の進み具合を、担当者に聞かなくても分かるようにできないのか。

そうした疑問を、以前から持っていた方々です。

改善したい気持ちはあっても、システムをつくるには費用がかかる。
既存のサービスでは、自社の仕事にうまく合わない。
必要性は感じていても、見込める効果に対して費用が大きく、見送っていたこともあると思います。

AIの進化によって、そうした「やりたかったけれど、手を付けられなかったこと」を、具体的に試せる余地が広がっています。

以前から課題が見えていた方ほど、AIを前にしたときに、頼みたいことが次々と出てくるのかもしれません。

制作会社の見積もりは800万円。自社のアプリを1ヶ月で

知り合いの製造業の経営者の方が、AIを活用し、在庫管理や工程管理など、自社の業務に合わせたアプリを1ヶ月でつくり上げました。
その方はシステムエンジニア出身でもなく、コードを書いたこともない。

そのアプリの内容を制作会社に伝えて見積もってもらったところ、800万円という金額が出たそうです。

もちろん、制作会社の見積もりに含まれる検証や保守などの範囲によって、単純には比較できません。
それでも、これまで外部への開発依頼を考えていたような仕組みを、経営者自身が形にしたことに、大きな変化を感じます。

そして私が注目したのは、開発の速さや金額とともに、その方が「何をつくれば、自社の仕事が良くなるのか」を具体的に分かっていたことです。

誰が、どの場面で困っているのか。
どの情報が共有されれば、次の仕事に進めるのか。
何を減らして、何を残すべきなのか。

日頃から現場に関心を寄せ、改善したいことを考えていた。その積み重ねが、AIに的確な指示を伝え、自社に合う仕組みをつくる力になったのではないでしょうか。

プロンプトには、現場をどれだけ理解しているかが表れる

AIに出す指示を、プロンプトと呼びます。
的確なプロンプトを打てるかどうかは、確かに大切です。
ただ、私はそれを、特別な言い回しや、長い命令文を書く技術だけの話とは考えていません。

例えば、「在庫管理を効率化したい」と伝える。
それだけでは、どこに困っているのかが十分には伝わりません。

「担当者が紙に記録し、事務所で同じ数字を入力し直している。更新まで時間が空くので、営業が古い在庫数で返事をしてしまう。現場で入力した情報を、営業も確認できるようにしたい」

これは説明のための一例ですが、ここまで伝えられれば、改善したいことが具体的になります。

誰が使うのか。

今、どんな手順で仕事をしているのか。
どこで手間や間違いが生まれているのか。
どうなれば、改善できたと言えるのか。

こうしたことを言葉にする力が、AIとのやり取りにも表れるのだと思います。

普段から社内の仕事を見ていれば、伝えられることがある。
担当者の困りごとを聞いていれば、外せない条件が分かる。

プロンプトの的確さには、そんな日々の積み重ねも関わっていると感じます。

最初から、完璧な指示でなくてもいい

とはいえ、課題をうまく説明できる人だけが、AIを使えるわけではありません。
私自身、最初から考えがまとまっていることばかりではありません。

「何となく、ここが使いにくい」
「こうしたいけれど、説明が難しい」

そんな状態から話し始めることもあります。

AIに質問してもらいながら整理する。実際の画面や作業の流れを見せる。
返ってきた提案を見て、「ここは現場に合わない」と伝える。
そのやり取りの中で、自分でも気づいていなかった条件が見えてくることがあります。

的確に伝える力は、最初の一文だけで決まるものではありません。
試し、確かめ、伝え直す。その繰り返しも含めて、AIを使う力なのだと感じています。

社内の「いつものこと」に、どれだけ関心を持てるか

毎日繰り返している作業は、いつの間にか疑問を持たなくなります。
時間がかかっていても、「こういうものだから」で済ませてしまう。
担当者が苦労していても、その人の頑張りで仕事が回っていれば、問題が見えにくくなることもあります。

だからこそ、社内の仕事に関心を寄せることが大切なのだと思います。

何に時間がかかっているのか。
誰が、どんな工夫で仕事をつないでいるのか。
本当は困っているのに、言葉にされていないことはないか。

経営者自身が現場を見ることに加えて、日々その仕事をしている人の声を聞く。
そこから、改善の入り口が見えてくるはずです。

AIができることを探すのと同じくらい、自社で何が起きているかを知ることに意味があります。

便利な道具を、何のために使うのか

私の本業であるWeb制作でも、最初に考えるのは、何のためにつくるのかということです。

何を伝えたいのか。
誰に、何を感じてもらいたいのか。
その先に、どんな行動や関わりを生みたいのか。

AIを使った業務改善でも、同じように目的を考える必要があります。

入力の手間が減ったら、その時間を何に使うのか。
情報が共有できたら、お客さんへの対応はどう良くなるのか。
担当者の負担が減ることで、どんな仕事に力を注げるのか。
効率化した先に、仕事や人のどんな変化をつくりたいのか。

そこまで考えて使っていきたいと思います。

AIは、これからも進化していくでしょう。
私も、その変化を楽しみながら、仕事に取り入れていきたいと思っています。
そのときに忘れたくないのは、日頃から自分の仕事や、お客さんの事業に関心を寄せることです。

「もっと良くできないだろうか」

その小さな疑問を持ち続け、具体的な言葉にしてみる。
業務効率化につながるAI活用は、そんな日々の関心から生まれるのではないでしょうか。

※「掲載画像はAIによるイメージです」