生成AIの未来を「TRIZ 9画面法」GPTsで読み解いてみた。
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日々の設計業務や技術開発において、生成AIの活用は避けて通れないテーマとなりつつあります。しかし、昨今のAI技術は進化のスピードがあまりに速く、「5年後、10年後に設計現場がどうなっているのか」考えたくなります。
そこで本記事では、製造業の問題解決フレームワークとして信頼の厚い「TRIZ（発明的問題解決理論）」を用いて、生成AIの未来を論理的に予測しました。
具体的には、ディープリサーチによる「生成AIの歴史」の深掘りと、GPTsを活用した「TRIZ 9画面法」による分析を実施。過去・現在・未来の時間軸と、システム階層を行き来することで見えてきた、生成AIの確かな未来図を共有します。
それでは、スタートです。
＊執筆者は以下を参照してください。
▼ TRIZ：9画面法とは？（過去記事）
調査概要＆結果
▼ 調査方法
では、早速調査に入ります。
流れは、ディープリサーチにて調査→ TRIZ 9画面法による解析、としました。
①ディープリサーチを利用し基になる資料を作成
「生成AIの歴史と将来の展望」について調査して下さい。
②TRIZ 9画面法による解析；TRIZ Consulting Group GmbH のGPTsを利用
生成AIの歴史と将来の展望について調査した資料です。学生が就職活動で参考になるような記述で「生成AI」の９画面分析をしてください。
▼調査結果
＊9画面法の分析に過去、未来を追記してもらっていますので、都合15画面になっています。
この分野のエキスパートではないため、不明な点もありますが、自身の業務である「設計」することへの影響はどのようなもの考えていきます。
調査結果の表を見ると、AIは、サポートする立場、教授する立場となり、やがて独立していく展開になっています。
ただし、それらAIを利用すると言っても、「自分がどう考えるか」「どこを直すか」の判断力は求められます。言い換えれば、AIがあるからこそ、“設計者の考え”が以前より問われるようになったとも感じます。
結局のところ、AIがどれだけ進化しても、顧客のニーズを具現化するために「何を作るか、なぜ作るか、どのように作るか」を決めるのは人間側の責任です。その意味で、設計という仕事は、AIの発展とともに、これからさらに「考える仕事」へと進化していく気がしています。
まとめ
生成AIは、話題のChatGPTや画像生成ツールだけでなく、私たちのような製造業の現場にも静かに入り込みつつある技術です。
今すぐにすべてが置き換わるわけではありませんが、設計、資料作成、品質管理、技能継承など、ものづくりの根っこを支える仕事が、これから数年で大きく変わっていくのは間違いありません。
そのなかで、設計という仕事は、これからも“考える力”と“意味を形にする力”で進化し続けていかなければならないものだと痛感しました。
▼ 参考：TRIZ Consulting Group GmbH のGPTs
・TRIZ 9画面法：System Operator
・TRIZ 技術進化：TESE - Trends of Engineering System Evolution
