拓海先生、最近部下から『AIが文章を作ってくれる』って聞いたんですが、うちの職人の手で作る報告書はどうなるんでしょうか。正直、怖くて触れられません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ。今回の論文はAIが出す文をただそのまま使うのではなく、書き手がどのように『書き直す(rewrite)』かに焦点を当てています。まず本質を3点で説明できますよ。
これって要するにAIが最初に案を出して、それを人が手直しして価値を出すということですか？それなら職人の仕事が残りそうで安心です。
まさにその通りです。要点は、AIは草案を早く出せるが、最終的な『表現の意図』や『会社の文脈』は人が磨く必要があるという点です。論文はそのプロセスを観察し、人がどのようにAI提案を改変するかを測っています。
で、実務で一番気になるのは投資対効果です。AIに頼むと時間は短縮できるが、結局チェックに時間がかかるなら意味がない。そこはどうなんですか。
素晴らしい視点ですね、田中専務。論文では時間短縮だけでなく、書き手の意図や創造性にどのように影響するかを測りました。結論としては、AI案をただ採用するより、書き手が積極的に書き直すと最終成果の満足度と独自性が高まるのです。
それなら社員に『AI案をそのまま使うな』と教育すればいいわけですね。現場でどういう指示を出すべきですか。
まずは三つの指示で十分です。1) AI案は『出発点』であること、2) 会社のトーンや目的に合わせて必ず『書き直す』こと、3) 変更した箇所と理由を簡単にメモすること。これだけで品質管理と学習効果が上がるんです。
なるほど。これって要するにAIは『工具』で、人が職人として仕上げるということですね。とはいえ、具体的な評価指標はどう設定すればよいですか。
経営視点での評価は重要ですね。論文では満足度、独自性、そして最終アウトプットの手直し比率を指標にしています。導入初期は満足度と手戻り時間を重点に測れば、ROIの見立てがしやすくなりますよ。
よく分かりました。ありがとうございます、拓海先生。最後にもう一度だけ、私の言葉で要点をまとめさせてください。AIは下書きを早く出す道具で、職人が会社の色に合わせて書き直すことで真価を発揮する、ということですね。
素晴らしいまとめです！その理解で会議も現場指導も十分行けますよ。大丈夫、一緒に段取りを組めば必ず導入できます。
