AIに聞いたら、思ってたのと違う答えが返ってきた話

これまでのnoteでは、AIをうまく使えた話ばかり書いてきました。でも正直に言うと、うまくいかなかったことも、当然あります。今回は、その中でも特に「あ、これは自分の指示が悪かったな」と反省した出来事を、隠さずに書いてみます。

「いい感じにまとめて」が招いた事故

ある日、複数の物件情報をざっと整理してほしくて、AIに「いい感じにまとめておいて」とだけ伝えたことがありました。

忙しい時ほど、指示が雑になります。「察してくれるだろう」という甘えが、正直あったと思います。

返ってきたのは、たしかに整理はされているものの、自分が本当に欲しかった切り口とは微妙にズレたものでした。優先順位をつけてほしかったのに、単純に情報を並べ替えただけのものが出てきた。項目の粒度もバラバラで、結局その後、自分で手を入れる羽目になりました。

これは、新人に仕事を振ったときと同じ構造だった

この出来事を振り返って思い出したのが、以前、新しく入ってきた後輩に仕事を頼んだときのことでした。

「あの資料、いい感じにまとめておいて」とだけ伝えたら、後輩が困った顔をしていたことがあります。当時の自分は「察してくれよ」と内心思っていましたが、今思えば、これは完全にこちらの伝え方が悪かったのです。何を優先すべきか、誰が読む資料なのか、どんな形式が望ましいのか。こうした前提を共有せずに「いい感じに」と丸投げしていたのは、自分の側の甘えでした。

AIに対しても、まったく同じことをしていたのだと気づいた瞬間、少し恥ずかしくなりました。曖昧な指示は、曖昧な結果しか生みません。相手が人間であってもAIであっても、この原則は変わらないのだと思います。

具体的すぎる指示が、逆に裏目に出たケース

逆のパターンもありました。今度は反省を活かして、かなり細かく指示を出したときのことです。

ある業務の確認作業を頼む際、手順を事細かに指定しすぎたことがありました。「まずAを確認し、次にBを確認し、Cと照合し」と、まるで台本のように書き連ねたのです。

結果、指示された手順は正確にこなしてくれたものの、本来であれば途中で気づいてほしかった別の違和感(手順書には書いていなかった箇所)を、素通りしてしまいました。台本通りに動く新人に、台本にないアドリブを期待してはいけない、というのと同じ話です。

指示が曖昧すぎても、細かすぎても、それぞれ違う形で失敗する。このバランス感覚は、正直まだ試行錯誤の途中です。

失敗して分かった、ちょうどいい指示の出し方

いくつかの失敗を経て、今のところ落ち着いているのは、次のようなバランスです。

「何のために」という目的だけは明確に伝える(誰が読むのか、何を判断したいのか)

手順は事細かに指定しすぎず、「気になる点があれば指摘してほしい」という余白を残す

一度で完璧を求めず、返ってきたものに対して「ここはこう直してほしい」と往復する前提で頼む

これは結局、人に仕事を頼むときの感覚とほとんど同じです。目的だけ伝えて丸投げしても、手順を完璧に指定してがんじがらめにしても、どちらもうまくいかない。ちょうどいい塩梅を探るところに、地味な試行錯誤が必要でした。

「AIは万能」ではなく「AIも付き合い方次第」

AI活用の話をすると、「すごい」「便利」という言葉が先行しがちです。でも実際にやってみると、こちらの伝え方一つで、出てくる結果は大きく変わります。これは決して、AIの性能が悪いという話ではなく、単純に自分の指示の出し方に、まだまだ改善の余地があったという話です。

新人に仕事を教えるのと同じように、AIとの付き合い方も、失敗を重ねながら少しずつ精度を上げていくものなのだと、今は捉えています。

今回のまとめ

「いい感じにまとめて」という曖昧な指示は、曖昧な結果しか生まない。これは人にもAIにも共通する

逆に指示が細かすぎると、想定外の気づきを拾ってもらえなくなることもある

目的だけ明確にし、手順には余白を残し、一度で完璧を求めず往復する。このバランスが今のところの落としどころ

AIの性能云々より、自分の指示の出し方に改善の余地があった、という気づきが一番の収穫だった

うまくいった話ばかりだと、どうしても「特別な人だからできるんでしょう」と思われがちですが、実際はこういう地味な失敗の繰り返しです。同じように試行錯誤している方の参考に、少しでもなれば嬉しいです。

このnoteは、個人のAI活用における体験を紹介するものであり、特定のツールの性能を評価・保証するものではありません。