カテゴリ: AI・テクノロジー
「AI・テクノロジー」の書籍要約一覧。
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「いい感じにまとめて」と言って、がっかりした人へ
ChatGPTに「いい感じにまとめて」と頼んだ。返ってきた文章、使えなかった。「なんか違う...」やり直した。また違う。3回目、もう疲れた。「ChatGPT、使えないな」そう思いませんでしたか。
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「AIで楽になる」と思っている人が、一番危ない
ChatGPTが出た。Claudeが出た。Geminiが出た。「これで仕事が楽になる！」そう思わなかっただろうか。逆だ。AIで仕事は楽にならない。むしろ、難しくなる。なぜか。AIが大量にアウトプットを生成するから。
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AIを使うほど、アイデアが似てくる構造
生成AIを使うと、個人の創造性は上がります。文章の質は上がる。アイデアの数も増える。ここまでは間違いない。ところが、チーム全体で見ると奇妙なことが起きています。全員のアウトプットが、似てくる。
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AIを使うほど、みんな同じことを言い始める
2024年、Science Advancesに掲載された研究があります。Anil Doshi氏とOliver Hauser氏が、数百人の被験者にショートストーリーを書かせました。
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AIに聞いても、答えが出ない人へ
ChatGPTを開いた。「何か聞こう」と思った。で、何を聞けばいいかわからなくて、閉じた。これ、私だけじゃないと思う。AIがすごいのはわかってる。プロンプトの書き方も勉強した。なのに、いざ使おうとすると手が止まる。
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AIに正しく伝えたのに、欲しい答えが返ってこない理由
BCGが2023年に実施した実験があります。コンサルタント758人にGPT-4を使わせ、さまざまなビジネスタスクを処理させた。結果、タスクの完了数は12%増え、作業時間は25%短縮、品質は40%向上しました。
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AIが同じでも、成果がバラつく組織の盲点
同じ生成AIを使っているのに、成果が出るチームと出ないチームがあります。この差を「プロンプトが上手いかどうか」で説明したくなりますが、実はそれだけではありません。差を生んでいるのは、評価基準が言語化されているかどうかです。
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『ソフトウェア・ファースト』及川卓也｜DXの本質は「手の内化」だった
世界の時価総額ランキング上位50社。平成元年には、そのうち32社が日本企業でした。『ソフトウェア・ファースト』(及川卓也)の要約。
