私たちが利用できるAI製品は数多くありますが、なぜ私たちの日常のニーズを満たせない製品もあるのでしょうか？この記事では、その理由を探ります。企業や自営業の方にもぜひ読んでいただきたい内容です。

次のような気持ちになったことはありませんか？

過去2年間でAI製品が急増しました。大手言語モデル企業は、もはやモデルのパラメータ数を誇示することはなくなりました。むしろ、モデルをアプリケーションへと転換しています。

様々なAIツールの登場により、人々は特定のシーンにおけるAIの能力に注目し始めています。例えば、AIを使って図を描いたり、記事を書いたり、情報を検索したり、マインドマップを作成したり、さらには文書を編集したりといったことが挙げられます。誰もがAIを使い始め、AIは日常生活の一部となっているようです。

しかし、それから間もなく、友人から「何か良い描画ソフト、PPTツール、音声テキスト変換ソフトを知っているか？」というメッセージが届くようになりました。ここまで来ると、「AIツールはたくさんあるのに、なぜ他人に聞く必要があるのか​​？」と疑問に思うかもしれません。

実際、多くの人はAIツールを使っていません。というか、ツールがワークフローに完全に統合されていないのです。製品が最初にリリースされた時には試してみたものの、その後使わなくなってしまったのです。

なぜそうなるのでしょうか？それは主に、「期待、ニーズ、ワークフロー」の関係を理解することにあると思います。

1.今年リリースされた AI ツールはいくつあると思いますか?

いくつかのAIに質問してみましたが、どれも明確な答えをくれませんでした。しかし、検討に値する情報をいくつか見つけました。

スタンフォード大学人工知能研究所（Stanford HAI）は、「2024年人工知能指数レポート」を発表しました。レポートによると、昨年は51の注目すべき機械学習モデルが開発され、2023年には合計149の基礎モデルがリリースされたとのことです。

これらのモデルはいくつのアプリケーションで使用できるのかと疑問に思うかもしれません。

ChatGPTに問い合わせたところ、GPTやBERTのようなモデルは理論上、数千ものアプリケーションやタスクに使用できるとのことでした。Doubaoは「おそらく数百程度だろう」と答えました。ですから、軽々しく結論を出すのは控えるべきでしょう。これらの製品の応用範囲が今どれほど広大であるかは、ご想像の通りです。

しかし、これほど多くのツールがある中で、実際にパソコンにダウンロードして覚えているツールはいくつあるでしょうか？おそらくごくわずかで、印象に残るものだけでしょう。

多くの人はAIに過大な期待を抱きがちです。一度使ってみて気に入らなければ、すぐに使わなくなってしまいます。これは特に、日常生活では不可能なことをAIができるようになると信じている初心者に当てはまります。

例えば：

文章を書くのが苦手な人が、AIが一瞬で完璧な記事を書いてくれることを期待していることがあります。私自身も同じような誤解をしたことがあります。

クライアント向けのPPTプレゼンテーションを作成していたのですが、AIにワンクリックで生成してもらいたいと思い、1ヶ月間のメンバーシップも購入しました。ところが、AIが生成した結果は、自分で作成したものほど良くないことに気づきました。

実は、これは誤解です。AIはむしろ「乗数」のようなもので、人の既存の能力を高めることができます。基礎がゼロであれば、どれだけ増幅しても結果はゼロのままです。

数日前、友人が会員デーに50人以上の顧客にギフトを送ろうとしていました。

会社のオペレーション担当者は、顧客の住所情報をすべてExcelスプレッドシートにまとめていました。しかし、商品を出荷するために倉庫に情報を送信しようとしたところ、問題が発生しました。

倉庫には専用の専門システムがあり、情報フォーマットをシステムで必要なテンプレートに変更する必要があります。彼は私にソフトウェアを勧めてほしいと相談に来ました。私は、多くのAIプログラムでそれができるので、指示に従って必要なフォーマットを作成すればいいと伝えました。

私が彼にある方法を勧めた後、彼は午前中ずっと適切な解決策を探していましたが、結局見つけられませんでした。そのため、多くの人がAIに完全に頼って問題を解決し、自分で何もしなくても完璧な結果が得られることを期待しています。

現実には、AIは単なるツールです。確かに私たちの助けにはなりますが、それは私たち自身が準備を整えている場合に限ります。ギリギリになって詰め込み学習をしようとしたり、ツールだけに頼ったりしても、求める答えは得られません。

次に、期待について話し合った後、ニーズについて話しましょう。

需要とは何ですか?

ニーズとは、ツールや機能を使って問題の解決策を見つけるプロセスです。多くの人はAIに直面した際に、自分のニーズを明確に表現できません。それは主にAIを理解していないからです。このシンプルな質問を軽視しないでください。

ポイントは3つあります。

1. AI技術は多くのユーザーにとって新しく複雑なものであり、AIで何ができるのか、またその限界はどこにあるのかが明確に理解されていません。

AIが正しく機能するには、人間からの明確で具体的、かつ構造化された指示が必要です。しかし、人間は自然で曖昧な方法でのコミュニケーションを好みます。

2. 乱暴にしか出力されません。

AIはまだ独自に何かを作り出すことはできないことを理解することが重要です。AIは膨大な知識ベースに既に存在する情報を処理しているのです。具体的な文脈情報がなければ、AIはユーザーが発するそれぞれの文の意味に基づいてしか応答できません。

例えば：

友達と一緒にいるとき、「今日は何か食べましたか？」と尋ねるかもしれません。たとえ朝か午後かを特定していなくても、その特定の状況では友達はあなたが何を意味しているかを理解します。

「食べましたか？」という質問には、通常、予想通りの答えが返ってきます。

人間のコミュニケーションには、感情、状況依存、個人の好みといった定量化できない要素が含まれていることは明らかです。これらを単純な指示でAIに伝えることは困難です。AIは微妙な詳細を認識できないため、予測能力と精度には限界があることが多いのです。

もう 1 つのポイント: 市場は AI の機能を固定モデルに制限します。

それはどういう意味ですか？

たとえば、KimiChat や Doubao のようなツールでは、ドキュメントのアップロード、マインドマップの生成、要約の作成などのタスクを実行するように依頼した場合、回答を提供することしかできず、人間のように質問することはできません。

しかし、AI検索ツールは違います。質問をすると、AIもいくつか質問を返してくれます。これは、問題についてより深く考えるよう促すためであり、その効果は実に大きいのです。

先日、友人がこう不満を漏らしました。

彼はAIにコピーを書いてほしいと頼みました。いろいろ質問しましたが、AIは納得のいく答えを返してくれず、彼はAIがあまりにも愚かだと感じました。具体的にどのように質問したのか尋ねると、彼は「コピーを書いてください。これをこういう場所で使いたいんです」とだけ言ったそうです。

考えてみてください。私たちは仕事中に上司から指示されたタスクが理解できない場合、「上司、もう一度言っていただけますか？理解できません」と必ず言います。しかし、AIにはそれができません。AIは内容を理解し、それを直接伝えることしかできないのです。

したがって、AIに特定のスタイルでコピーを書かせたい場合、まずAIに類似の例をいくつか見せて学習させるのが最善の方法です。学習が完了した後に初めて、AIは必要なコンテンツを生成できるようになります。

あるいは、次のように AI に指示することもできます。

「コピーを書きたいのですが、どのようなコピーが欲しいのか、私の経歴はどのようなものか、どこで使いたいのかなど、いくつか質問させていただけますか？」

3. 推論能力が低下する

なぜこのようなことが起こるのでしょうか?

AIの言語推論能力は実はかなり優れていると思います。KimiやDoubaoのような長文モデルを開発する製品は、10万語から20万語の会話も難なく処理できます。

つまり、会話が単語数制限を超えない限り、AIはユーザーと無制限に会話を続けることができます。AIの能力が不足していると感じる場合は、自分の考えを明確に表現できていないことが主な問題かもしれません。

考えてみてください。ある瞬間は正しいと言い、次の瞬間には間違っていると言い出したら、AIは一体何をすれば本当に必要なのか理解できるのでしょうか？結局、会話は混乱してしまいます。

したがって、このような状況を避けるためには、要件を明確に理解するよう努めなければならないことを心の底から認識する必要があります。

3番目に、要件をどのように明確にすればよいでしょうか?

答えは、ワークフローを通じてです。

ワークフローとは何ですか?

タスクやプロジェクトを完了するために必要な一連のステップまたは活動。複雑な作業を具体的なステップに分解するのに役立ちます。

例えば：

あなたは注文処理会社で働いています。典型的なワークフローは、注文の受付、在庫確認、商品の梱包、出荷手配、顧客への出荷通知の送信などです。各ステップには明確な指示と特定の手順があり、注文処理全体が明確かつ効率的であることを保証しています。

理想的なAIエージェントとは、ワークフローを理解し、実際の運用を支援できるものです。ビル・ゲイツ氏はAIエージェントについて、「あなたと会話し、生産ラインの具体的なニーズを理解できるスーパーロボット」と表現しました。

タスクを自動的に完了できるだけでなく、ビジネス環境に応じて生産プロセスをカスタマイズし、生産ライン全体をより効率的かつスムーズに実行できるようになります。

それが鍵だと思います。なぜですか？

現在市場に出回っている多くのAI製品は、人間の手を解放し、AIに面倒な作業を任せることができる汎用的なAIエージェントを開発するという、正しい目標を掲げています。しかし、それらの方法には欠陥があります。現状では、AIエージェントを構築しても、会話することしかできず、それ以外のことは何もできません。

ワークフローは水平方向ですが、目標は垂直方向です。前の例と同様に、受注から発送までの流れは垂直方向の最終目標です。

プロセスの目標は何でしょうか？例えば、注文を受けたらまず何をするか、次に何をするかといった各ステップを可能な限り標準化することです。ステップを明確に定義することでのみ、不要なトラブルを減らすことができます。

例えば：

20万語の小説を書くのにAIの力を借りたい。そのプロセスには、テーマの設定やキャラクターの発展から、世界観の構築、アウトラインの作成、そして各章の初稿作成まで、あらゆる作業が含まれる。

テーマ作成とキャラクター開発はどちらも水平的なタスクです。これらの水平的なタスクをどのように標準化するかを自分で考え出す必要があります。それができて初めて、AIに引き継いで、一定のプロセスに従って作業させることができます。

最初からすべての垂直的な問題を一度に解決しようとするのは、成功する可能性は低いでしょう。AIをワークフローやビジネスシナリオに真に統合しなければ、効果的に活用することは難しいのは明らかです。

したがって、一方では、どのタスクが反復性が高く時間のかかるものなのか、どのプロセスが AI で処理できるのかなど、独自のワークフローを包括的かつ明確に理解する必要があります。

AIを新しいスーパーヒーローのアシスタントのように扱い、スーパーマンのようにあらゆる問題を解決してくれると期待してはいけません。それは非現実的です。しかし、最近のAIエージェントはどれもまさにそれを望んでいるようです。

一方で、問題に段階的かつモジュール的にアプローチすることが重要です。このアプローチを通してのみ、AIを効果的に活用できるようになります。そうでなければ、従来のワークフローに戻ってしまいがちです。

したがって、AI 製品の使用頻度は、個人のワークフローと密接に関連しています。

AI 製品企業の場合は、自社製品を個々のワークフローに効果的に統合する方法を検討する必要があります。一方、個人の場合は、部門横断的な作業のための標準化された操作手順 (SOP) を開発する方法を検討することに重点を置く必要があります。

IV. AI を使用して SOP を実装するにはどうすればよいですか?

主な側面は3つあります。

1. ツールの使用

私は常に「不必要な混乱を避け、先進技術を控えめに利用する」という原則を堅持してきました。ガルの法則にあるように、適切に機能する複雑なシステムは、より単純なシステムから進化します。

市場に出回っているAI製品は、インターフェースが非常にシンプルなものもあれば、機能が多すぎるものもあります。私の個人的なアプローチは、その製品が得意とする機能、そして最も実用的な機能だけを使い、それらの機能をワークフローに組み込むことです。

数日前、百度（バイドゥ）が「Orange Edition」という新製品をリリースしました。試してみたところ、「全文校正」機能が特に便利だと感じました。そのため、私はこの機能しか使っていません。簡単に言えば、どの製品にも最も強力な機能が一つあり、その機能を最大限に活用すればそれで十分です。

2. タスク処理

私はよく人と会うために出かけます。そんな会話の中で、友人たちがビジネスのアイデアを共有してくれることもあります。

私は無意識のうちに「本当に素晴らしいスピーチでしたね。録音してもいいですか？書き起こしてから後で送ります」と聞いていました。こうすることで、私自身も多くのことを学べますし、友人たちも私が書き起こしを手伝ってくれると喜んでくれるので、録音ソフトをよく使います。

信じられないかもしれませんが、私はiPhoneの内蔵ボイスメモ機能を使っています。シンプルですが、情報収集には十分です。オフィスに戻ってから、録音した音声をiFlytekに渡して処理してもらいました。この小さな行動が、私に大きなエネルギーを与えてくれました。

結局のところ、私たちは毎日、大小さまざまなタスクをこなさなければなりません。重要なのは、どのステップをAIに委任できるかを考えることです。

しかし、長い音声録音を直接テキストに変換できる便利なアプリはまだ見つかっていません。もし見つかったら、間違いなく真っ先に有料で購入します。

もう一つのポイントは、以前はひらめきを頻繁にメモし、突然浮かんだアイデアをメモソフトに素早く書き留めていたことです。今は、市場にこれほど多くのAI製品があるのに、音声を直接テキストに変換して即座に保存できるメモアプリがないのはなぜだろうと思っています。

むしろ、AI機能を搭載したメモアプリはなぜこのようなユーザーシナリオを考慮しなかったのでしょうか？この点については、さらに検討する価値があります。

3. プロセスの最適化

プロジェクト PPT を作成するときは、次の 5 つの手順に従います。1 番目にフレームワークを定義します。2 番目にコンテンツを準備します。3 番目にテンプレートを選択します。4 番目に資料を最適化します。最後にドキュメントを生成します。

プロセス全体を通して、フレームワークの処理には一般的にAIが活用されます。Tencent DocsのAIを使ってワンクリックでフレームワークを生成することもあれば、他のソフトウェアを使用することもあります。フレームワークに基づいて重要な知識ポイントが整理されるため、このステップでは2つのソフトウェアを併用する必要がある場合もあります。

テンプレートについては、WPSには既製のテンプレートが多数用意されているので、それらを直接ダウンロードし、不要なコンテンツを削除します。最後に、ドキュメントを生成するために、テンプレートとコンテンツを対応するAIPPTソフトウェアにアップロードし、ワンクリックで処理できるようにして、仕上げていきます。

これが私のワークフローです。タスクが異なれば、完了するには異なるソフトウェアとプロセスが必要になります。

したがって、AI製品のユーザー定着率が低い理由は数多くあると考えています。企業の観点から見ると、製品が中核的な競争優位性を見出せていないことが一因であり、個人の観点から見ると、業務プロセスのあらゆるステップを標準化する必要があることが一因です。

V. 結論

期待、要件、ワークフローの 3 つです。

効果が出るよう、自分なりの方法を見つけて実践していただければ幸いです。

著者: 王志源

出典：WeChat公式アカウント：「王志遠（ID：Z201440）」