「自分達の面倒な負荷を減らす」AI活用の根源

皆さん、休日をいかがお過ごしでしょうか？

最近、中国のAIがどんどん強くなったり、動画生成AIが半額以下で値段で動画生成できるようになったり、ここ数ヶ月でたくさんの変化が起きていますね。

ですが、この先私自身は「AIでできることを増やす」ではなく
「AIで私たちができないことを減らす」方法で今後も情報発信していこうという宣言を過去を振り返りながら話そうと思います。

大学時代の挫折

私がAIに興味を持ったきっかけはディープシンクが話題になった2015年代のAIで将棋や囲碁の棋士に勝っていた時代だった。

人間にしかできないと思っていた思考や判断を機械が上回っていく。当時は
2045年に実現する知能を超える可能性に強く惹かれ、大学ではAIを学ぼうとした。

しかし、コース選択後、授業や就職活動、生活上の負担が重なった。

特にコース選択で選んだAIの分野を理解するのが苦手だった。
やるべきことは増えていくのに、何から手をつければいいのか整理できなかった。結果として単位を落とし、留年した。

この経験によって、逆にAIがトラウマになった。できなかった自分を避けるため、いつしかAIに向き合うこと自体から離れるようになった。

当時の私は、留年した事実を「自分には才能がない証拠」のように受け取っていた。

でも今振り返ると、それはAIへの興味が消えたのではなく、
失敗によって一度向き合えなくなった経験だった。

AIから離れた社会人時代

大学を出たあと、私はAIから距離を置いた。まずは生活を成立させることを優先し、働くことや日々を回すことに意識を向けた。

AIを学び直したい気持ちが完全になくなったわけではない。ただ、
大学時代の失敗を思い出すような場所へ、もう一度戻る勇気がなかった。

社会人として働くなかでは、対面でのやり取りや、明文化されていない指示に消耗した。
マニュアルに書いているのに古くて今やっていることは違う。言われていないけど常識だから普通はやらないと後出しで上司に怒られる。

仕事そのものよりも、仕事を進める環境によって疲れてしまうことが多かった。

一方で、仕組みを作ることには手応えがあった。VBAを使って業務を短縮したとき、
手作業を減らし、仕事の流れそのものを変えられることが分かった。

そこで感じたのは、ただ作業を早く終わらせたという満足感だけではない。
人が覚えたり、探したり、繰り返したりしている工程を、仕組みで支えてミスや労力を抑えれると言う変化に対するへの面白さだった。

退職を決めた理由

退職を考えたとき、問題は自分の努力不足だけではないと思うようになった。

自分は、集中して考え、手作業を整理し、仕組みを作ることには向いている。しかし、
不定期のタイミングで突発的な対応や曖昧な指示、頻繁な割り込みが続く環境では、その力を発揮する前に消耗してしまった。

さらに私は周りの物音や座っている体勢が苦手で、引っ越し先の部屋の隣を通る電車や職場での周りの物音や話し声に機敏に反応しがちだった。

自分の得意なことが活かされる場所と、努力しても消耗し続ける場所は違う。

だから退職は自分に合わない環境から離れ、自分の力を使える環境へ移るための決断だった。

そして今はAIやソフトウェア開発、業務自動化を目的に働いている。
大学時代に失敗した道へそのまま戻ることではない。社会人として
新卒時代の会社で得たやりがいを元に、もう一度、自分を目指した方向で向き合い直すことだった。

まとめ

退職後は、AI・ソフトウェア開発・業務自動化を仕事の軸にしたいと考えている。

私がAIにこだわるのは、AIが特に好きだからだけではない。
大学時代の挫折によって、一度手放した可能性を試し直したいからだ。

ただし、AIにすべてを任せれば簡単に稼げるとは思っていない。実際には、AIに指示しても思い通りにならないことがある。
できないことにぶつかるたびに、大学時代と同じような挫折感が戻ってくることもある。

任せたられることが増えたAI技術と、自分が担うことを分類しやすくなった現代では、向き合い方を変えられる。

AIには、情報の整理、調査、繰り返し作業、選択肢の洗い出しを任せる。
自分は、何を目的にするのか、何を大切にするのか、どの方向へ進むのか、最後にどう判断するのかを担う。

最初から大きな成果を目指すのではなく、小さな実装や発信、サービス提供から始める。

失敗したら自分のせいだと凹む前にできなかった理由を記録し、次に試す時に生きる条件を残していざという時に引き出せる仕組みを。
そうやって少しずつ自分が無理せず頑張れる働き方へAIを使って近づいて行きたい。