拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から「ChatGPTを使えば研究や開発が早くなる」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、本当に投資に見合う効果があるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つでお伝えしますよ。1つ目は時間短縮、2つ目はアイデアの多様化、3つ目はドラフト品質の向上です。まずは小さく試して効果を測るのが確実ですよ。
小さく試す、というのは具体的にはどういう導入の仕方を指しますか。現場がクラウドに抵抗を持っているため、段階的に進めたいのです。
まずは社内で非機密の文書作成やアイデア出しに限定して使ってみるのが安全です。結果をKPI化して、時間と品質の差を数値で示せば、現場も納得できますよ。
KPIに落とすのは良さそうです。ですが、安全性や正確さが気になります。誤った内容をベースに議論が進んだらマズいのではないですか。
いい指摘です。生成AIは“下書き”や“視点の拡張”に強く、最終チェックは人が行う運用ルールが必須です。出力をそのまま信じず、検証プロセスを組み込めばリスクはコントロールできますよ。
検証作業をする人員コストも増えそうですが、それでも投資対効果（ROI）は取れますか。要するに、導入しても現場の仕事が増えるだけではないですか？
大丈夫、ここでも要点は3つです。短期的にはレビュー負荷が増えるが、中長期ではドラフト作成時間が大幅に減るため人時当たり生産性が上がります。ROIは業務のどこに適用するかで変わるので、パイロットで測るべきです。
そうすると、まずは研究やR&D向けの小さなテーマで試すのが良いということですね。現場の抵抗が最も少ない使い方の例はありますか。
非機密のアイデア出しや、論文や提案書のスタイル整形、既存文献の要約、コードの解説などが現場抵抗が少ないです。まずは通知と教育をしっかり行い、期待値を揃えるのが鍵ですよ。
教育というと研修ですね。研修をやる時間的余裕がないのですが、現場が勝手に使って問題になったケースはありますか。これって要するに安全管理と現場の慣れのバランスを取るということ？
まさにその通りですよ。安全管理と現場の慣れの両方を同時に進めるのが現実解です。短いハンズオンと利用ルールのテンプレを用意すれば、研修時間は最小化できますし、現場の自律学習も促せます。
なるほど。それならまずは私のチームで非機密の提案書を一件試してみます。最後に確認ですが、この論文が言いたい要点を私の言葉でまとめるとどうなりますか。自分の言葉で説明してみますね。
素晴らしい流れです。一緒に振り返ると、論文は生成AIを研究支援ツールとしてどう使うかを具体的に示しており、特にアイデア創出、ドラフト作成、文献の要約、コード解釈、そして実験のデータ処理で効果があると述べています。導入は段階的に、検証と運用ルールの整備を前提に進めるのが推奨です。
承知しました。要するに、まずは非機密で小さな案件をツールで下書きさせ、我々がチェックして効果を測る。ダメなら止めるし、良ければ運用を広げるという段階的アプローチですね。ありがとうございます、やってみます。
