拓海先生、最近部下から「ChatGPTを入れろ」と言われまして、とにかく焦っているんです。これ、本当にうちのような製造業でも使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。まずは今回の論文が何を警告しているかを簡単に押さえましょう。
ええと、論文の主張は「AIを使う人と使わない人で差が広がる」みたいな話ですか。
その通りです。ただし整理すると要点は三つです。第一に、特定の地域や教育層で早く広がっており、地域間の格差が生じていること。第二に、教育水準が高いほど検索や関心が高いという観察。第三に、因果は証明されていないが経済的な利得が予想されるため政策的な注意が必要だという点です。
検索データを見てるだけで本当にそう断言できるんですか。うちの現場ではネットが遅かったり、年配の職人が多くてそもそも触らないと聞くのですが。
良い疑問ですね！研究は「検索行動」を使って知識の広がりを推定しており、アクセスの差や興味の差を反映している可能性が高いのです。つまり現場のネット環境や技能の違いが、そのまま関心や導入の差に繋がっていると考えられますよ。
これって要するに、インターネットや教育が整っている所が先に儲かる土俵になってしまう、ということですか。
要するにその通りです！ただし希望もあります。GenAI（Generative Artificial Intelligence、生成型人工知能）はコストが低下しやすく多言語対応も進むため、適切な支援があれば地方や中小企業でも恩恵を受けられる可能性があるのです。ここでのポイントは三つ、アクセス、教育、現場への具体的適用を同時に進めることですよ。
現場に落とすには教育が必要、とは分かりますが投資対効果が如実に出る例はありますか。短期で成果を出せないと役員会で詰められます。
素晴らしい着眼点ですね！短期の効果を出すには、まず現場の反復作業や情報検索に特化した小さな業務から導入するのが鉄則です。成功例は品質チェックの説明補助や図面注釈の自動化など、工数削減が直接見える分野で出やすいんです。
なるほど。では具体的に最初の一手として何をすれば良いですか。予算を抑えて現場に納得してもらうには。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最初の一手は三つだけに絞りましょう。第一、現場課題を一つ定義すること。第二、無料もしくは低コストのプロトタイプで数週間試すこと。第三、成果を定量化して現場に還元することです。これだけで会議でも説明しやすくなりますよ。
分かりました。拙い言い方になりますが、自分の言葉でまとめますと、まずは小さな業務で試し、効果が出たら段階的に拡大する、という方針で間違いないでしょうか。
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！一緒に現場の一つを選んでプロトタイプを作りましょう。
はい。ではまず現場の図面照合業務で小さく試して、効果が出たら会議で報告します。ありがとうございました、拓海先生。
