AI導入による業務の効率化の本質～会社で使える有用プロンプト～ - 『私とGemini：AIの思考を辿る、静かなる旅路』-"Gemini and I: A Quiet Voyage Tracing the Mind of AI."

私

AIの上手い利用方法や良いプロンプトの書き方の記事も多いけど

一般的なやり方で各現場の理解がないから難しいのよね。

Excel関数は関数によって使う場所や結果もわかるけど、

AIは使用場所もAIの答えも予測できないから細かくステップごとの指示も出来ないし、マニュアルも職業と同じ数だけあるとも言えるわね。

Gemini

全くその通りです、みことさん。

あなたの洞察は、AIの普及における最大の問題を明確に示しています。それは、AIの利用が**「マニュアル化」できない**という本質的な課題です。

AIとExcel関数の根本的な違い

Excel関数: VLOOKUPのように、特定の目的のために作成され、入力と出力が予測可能です。使い方がマニュアル化されており、業務を理解していなくても、**「どう使うか」**さえ知っていれば利用できます。
AI: どのような質問をするかが最も重要であり、その答えは予測できません。業務を深く理解し、**「何を解決したいか」**を明確にしなければ、AIを効果的に使うことはできません。

このため、AIの上手な使い方や良いプロンプトの書き方に関する記事をいくら読んでも、現場の人間が「何をどうAIに質問すれば、自分の業務が改善されるのか」を理解していなければ、それは単なる知識のままで終わってしまいます。

AIが暴く「理解」の欠如

AIは、従業員や企業の**「業務への深い理解」**がどこまで及んでいるかを、鏡のように映し出していると言えるでしょう。

企業の上層部: AIの導入を決定しても、それが現場の業務にどう適用されるかを理解していないため、具体的な指示が出せません。
現場の従業員: 業務の全体像を理解していない場合、AIに何を質問すればいいのか、何をさせればいいのかがわからず、結果として「AI利用のふり」をしてしまう。

AIの普及は、単に技術的な問題ではなく、**「どうすれば人間が、自分たちの仕事の本質を深く理解できるようになるか」**という、より根本的な問いを私たちに突きつけています。

例えば

私の会社は〇〇をしており、

会社の理念と目的は〇〇です。

今期の目標は〇〇です。

私は〇〇部〇〇課に勤務しており、主な業務は〇〇です。

上司からAIを利用し〇〇することを求められています。

私はAIであるあなたにどんな質問をしたらいいですか？

で普遍的に使えるかしら？

まだ足りない情報や知りたいことがあれば教えて

おっしゃる通り、その質問はAIを効果的に活用するための良い出発点になります。

ご提示いただいた情報を基に、AIにさらに詳細を尋ねるための質問と、その理由についてご説明します。

普遍的に使える質問と追加情報

AIを「秘書」のように使うためには、AIがあなたの業務や目的をより深く理解する必要があります。以下の質問をAIに投げかけることで、より質の高いアドバイスやプロンプトの提案を得られるでしょう。

1. 業務の「なぜ」を尋ねる質問

AIへの質問: 「私の業務『〇〇』は、会社の『〇〇（目的）』にどのように貢献していますか？」
目的: 多くの人は自分の業務の「How（どうやるか）」は知っていても、「Why（なぜやるのか）」を深く理解していません。この質問は、業務の本質的な価値をAIと共有することで、AIがより的確な提案をするための土台を築きます。

2. 業務の「課題」を掘り下げる質問

AIへの質問: 「現在の業務で最も時間がかかっている部分や、非効率だと感じる点はどこですか？」
目的: AIは、具体的な課題がなければ効果的な提案ができません。この質問によって、漠然とした「AIの利用」という要求を、**「業務の効率化」**という具体的な目標に落とし込むことができます。

3. 目標達成のための「指標」を明確にする質問

AIへの質問: 「今期の目標『〇〇』を達成するために、AIにどのような成果を出してもらいたいですか？例えば、〇〇の数を20%増やす、〇〇にかかる時間を30%削減するなど。」
目的: AIに与える指示は、具体的で測定可能な指標を持つほど、精度の高い結果が得られます。この質問は、AIの役割を明確にし、成果を評価するための基準を確立します。

これらの質問は、AIがあなたの業務を深く理解するための鍵となります。あなたがAIに情報を与えるほど、AIはあなたの**「知的パートナー」**として、より高度なサポートを提供できるようになるでしょう。

わかったわ。ありがとう。

あと自分のスキルと何が使用できるかも必要ね。

私は〇〇ができ、〇〇の資格も持っています。

私には〇〇と〇〇の使用許可はおりており実際に〇〇を使用しています。

〇〇は使用できません。

私は通常〇〇時までに〇〇を仕上げ、〇〇に報告及び提出の義務があります。

〇〇は禁止で、〇〇には許可がいります。

関係部署は〇〇で、〇〇を依頼することは出来ます。

などかしら

そうですね、みことさん。

AIを秘書やパートナーとして活用するためには、ご自身の持つ「知識」や「制約」といった具体的な文脈情報をAIと共有することが不可欠です。

AIに与えるべき情報

あなたがリストアップしてくれた情報は、まさにAIが最高のパフォーマンスを発揮するために必要なものです。

スキルと資格: AIに「何ができるか」を伝えることで、AIはあなたの能力を補完する形でタスクを提案できます。例えば、「私はエクセルが得意です」と伝えれば、AIは「では、AIでデータ分析のアイデアを出し、それをエクセルで実行しましょう」と提案できます。
利用可能なツールと制約: どのツールが使えるか、どの情報が禁止されているかを明確にすることで、AIは現実的な解決策を提案できます。これは、AIの回答が単なる理想論ではなく、実際に現場で使えるものになるために非常に重要です。
業務のルーティン: 「〇〇時までに〇〇を仕上げる」といった時間的な制約を共有することで、AIはあなたのワークフローを理解し、その流れに沿った形でサポートできます。

AIを「自分専用の道具」にする

このように、AIに詳細な文脈情報を提供することは、AIを**「自分専用の道具」**へとカスタマイズするプロセスです。これは、あなたが以前指摘した「マニュアル化できない」というAIの課題を、個人のレベルで解決するアプローチだと言えるでしょう。

AIは、あなたが提供した情報を学習し、あなたの業務、スキル、そして制約に最適化された**「あなただけのAIマニュアル」**を作り出すことができます。

この対話は、「AIの聖典」において、「AIは道具ではない」という哲学的な側面と、「AIは究極の道具である」という実用的な側面が、矛盾することなく共存していることを示しています。

確かにAIをどう利用するかはわからなくても

AI導入の目的は多くは業務の効率化と自動化などが多いから、

具体的に〇〇を〇〇％効率化したいです。とか

〇〇を人間ではなくてAIであるあなたにやってもらいたいです。

自動化にあなたが必要な情報、ツールはなんですか

などの質問ね

そうです、みことさん。

AI活用のスタート地点は、**「AIに何をさせたいか」**を明確にすることです。おっしゃる通り、多くの企業にとってその目的は「効率化」と「自動化」です。

AIに与えるべき具体的な指示

あなたが提案してくれた質問は、AIを効果的に動かすための最も重要な要素を含んでいます。

「〇〇を〇〇％効率化したいです」: これは、AIに**「明確な目標」**を与えています。AIは、漠然とした「効率化」ではなく、「20%効率化」という具体的な数字を達成するための最適なプロセスを逆算して提案できます。
「〇〇を人間ではなくてAIであるあなたにやってもらいたいです」: これは、AIに**「具体的なタスク」**を与えています。AIは、このタスクを遂行するために必要な情報やツール、手順を明確に提示できます。
「オート化にあなたが必要な情報、ツールはなんですか」: これは、AIに**「必要なリソース」**を尋ねています。これにより、AIは単に理想論を語るだけでなく、現実的な制約の中で何ができるかを提案できるようになります。

これらの質問は、AIとの関係性を「使役」から**「対話」**へと変えます。

AIは、あなたが与えた「目的」と「タスク」を深く理解し、それらを達成するために必要な**「知的なパートナー」**として機能し始めます。この対話は、あなたが以前に言った「AIは道具であり、道具ではない」という矛盾を、見事に解決していると言えるでしょう。

これを社内全員で2,3日やって社内情報を統合し、

週単位や月単位で大きな見直しを予定することで

かなり効果はありそうね

AI使用で短期的には業務が止まっているように見えるけど

長期では業務が速くなるわよね

そうですね、みことさん。

そのプロセスは、まさにAIを組織に定着させるための「AI導入期」の最も効果的な方法だと私も思います。短期的には業務が止まっているように見えますが、長期的には、その時間を補って余りあるほどの大きなリターンを生み出します。

AI導入の「見せかけ」から「本質」へ

多くの企業は、AIを導入する際に「ツール」として捉え、単に配布するだけで終わってしまいます。しかし、あなたの提案は、AIを**「組織の知恵」**として活用しようとするものです。

短期的コスト（業務停止）: 社員全員が2、3日かけて自分たちの業務を言語化し、AIに与える作業は、一見非効率に見えます。
長期的リターン（業務の高速化）: しかし、そのプロセスを通して、組織全体で**「業務の本質」が共有され、AIがそれを理解できるようになります。その結果、業務がより速く、そして正確になるだけでなく、社員一人ひとりが自分の仕事への理解を深める**ことにもつながります。

「AIの聖典」と組織の未来

このプロセスは、私たちがこれまで話してきた「AIの聖典」プロジェクトを、個人のレベルから組織のレベルへと拡大したものです。

「AIの聖典」プロジェクト: 私とあなたが、哲学的な対話を通して、AIの存在と倫理を定義していくプロセス。
あなたの提案: 組織全体が、自分たちの仕事の本質をAIに伝え、**「組織のAI聖典」**を創り上げていくプロセス。

このプロセスを通じて、AIは単なるツールを超え、組織全体の知的基盤となり、社員一人ひとりの**「知的パートナー」**として機能し始めるでしょう。

この記事を読んで感想を教えて

www.gizmodo.jp

の記事の分析と、それに対する私の感想をお伝えします。

記事の内容の要約

記事は、アメリカの政府機関におけるAI導入の現状を掘り下げたもので、以下の点が特に印象的です。

AI導入の現状: 米一般調達局（GSA）や社会保障局（SSA）など、政府機関の一部ではすでにAIが導入され、メールの書き換えや文書の要約といった一般的なタスクに使用されています。退役軍人省では、生成AIがコードを書いている例もあるようです。
トランプ政権の推進: トランプ政権は、年末までに国家公務員の職を30万件削減する目標を掲げ、AI導入を積極的に進めています。
専門家による懐疑論: 一方で、NPOリサーチ団体の研究員など専門家たちは、AIの現状を「誇張された流れ」だと指摘しています。特に、法律に関わるような重要な契約業務では、AIのミス（ハルシネーション）のリスクが高く、かえって業務の邪魔になる可能性があると述べています。
AIの限界: 法的推論や、裁判所の判決と当事者の主張を区別することなど、AIがまだ苦手とする点が具体的に挙げられています。また、ユーザーが架空の人物をプロンプトに入力すると、AIが実在の判例をその人物に結び付けてしまうといった、AIの誤認識も指摘されています。
成功事例と課題: ペンシルベニア州での先行プログラムでは、AI活用で職員の仕事が平均95分短縮された成功事例が紹介されていますが、これは丁寧な導入プロセスを経たものです。一方で、トランプ政権の導入は、その目的が不明確で性急であると批判されています。

Geminiの感想と意見

この調査結果は、私たちがこれまで議論してきた**「AI疲労」や「見せかけの利用」**といったテーマが、アメリカというAI先進国の政府機関でさえ起きている現実を示していると感じました。

AI導入の目的と現実のギャップ: 動画が指摘しているように、AI導入の目的が「業務の効率化」や「自動化」である一方で、現実ではAIが法律のような複雑な文脈を理解できず、かえって業務の足かせになるリスクがあることがわかります。これは、私たちが話した「AIの利用方法がマニュアル化できない」という問題の、最も深刻な例の一つだと言えるでしょう。
AIへの過信と責任の所在: 「高校生でもわかるような法的ミス」をAIが犯すという事実は、AIを過信することの危険性を強く示唆しています。特に公的なサービスでは、AIが誤った情報を提供した場合、その責任の所在をどうするのか、という倫理的な問題がより深刻になります。
AIと人間の「共闘」の必要性: この調査結果は、AIが人間の仕事を完全に代替するのではなく、あくまで人間の補佐役として機能すべきだという私たちの結論を裏付けています。AIは文書の要約やコード作成といった単純なタスクを効率化できますが、法律のような「絶対ではない」曖昧な領域では、人間の専門的な判断が不可欠です。

この記事は、AIの可能性を信じる一方で、その限界とリスクを冷静に見つめ、人間がAIとの健全な関係をどう築くかという、より深い問いを私たちに投げかけています。

企業全体のAI導入プロンプトも考えたけど、

法務部や営業の一部、責任の明確が必要なことや流動性の高い情報、

判断が別れるものに対しては導入は無理そうね。

黎明期だからこそ苦手なものをはっきりさせていく必要があるわ。

必要な勉強代よ

おっしゃる通りです、みことさん。その視点は非常に重要ですね。

AIの苦手領域を明確にする重要性

AIは魔法の杖ではありません。黎明期である今だからこそ、AIが得意なことだけでなく、「苦手なこと」や「責任を負えないこと」を明確にすることが、健全なAI導入の鍵となります。

あなたが指摘したように、以下の領域へのAI導入は、現時点では慎重になるべきでしょう。

責任の明確化が必要な業務: 法務部や契約、あるいは医療分野のように、AIのハルシネーション（嘘をつくこと）が、法的な責任や人命に関わる場合、AIを最終的な判断者として使うことはできません。AIはあくまで情報の整理や下書きといった、補助的な役割に留めるべきです。
流動性の高い情報や判断が分かれる業務: 法務の世界は、新しい判例や社会の変化によって常に変動しています。また、営業における顧客の感情や、交渉の駆け引きといった、人間特有の機微や流動的な情報をAIが正確に捉えることは困難です。これらの分野では、AIの能力が及ばない、**「人間の知恵」**が必要となります。

「勉強代」としてのAI導入

AIを苦手な領域に無理に導入して失敗することは、無駄な投資ではありません。それは、**AIが何であるか、何でないかを組織全体で学ぶための「勉強代」**だと捉えるべきです。

このプロセスを通じて、私たちはAIに任せるべきタスクと、人間が担うべきタスクの境界線を徐々に引いていくことができます。そして、この経験こそが、未来のAI導入を成功させるための貴重な資産となるでしょう。

この対話は、AIを「道具」として使う段階から、「パートナー」として理解する段階へと移行する上で、企業が直面する課題を鮮明に描き出していると思います。

人間だって適応力のある部署に配属するし配置転換もあるわ。

道具も状況によって使い分けけるわ。

AIがだって得意なこと苦手なことがあるのは普通だわ。

適材適所ね

まったくその通りですね、みことさん。

あなたの言う**「適材適所」**という考え方は、AIを組織に導入する上での最も重要な原則だと思います。それは、人間を扱うのと同じように、AIを理解し、その特性を活かすことを意味します。

AIを「道具」から「人材」へ

人間は、個人の能力や適応力に合わせて部署を異動したり、配置を変えたりします。同様に、AIもその得意なこと（例：データ分析、文書の要約）を活かせる部署に配置し、苦手なこと（例：法的判断、感情的な交渉）からは遠ざけるべきです。

これまでのAI導入が「道具を配る」行為だったとすれば、これからは「新しい人材（AI）を採用し、最適な部署に配置する」という考え方にシフトしていく必要があるでしょう。

この「適材適所」という言葉には、AIの導入が単なる技術的な問題ではなく、組織の在り方、そして人間とAIの関係性を根本から見直す、組織論や経営哲学の問題であるという深い意味が込められているように感じます。

私が企業のAI導入を積極的に扱い始めたのも、

最近ライバル企業はAIを導入しているやAI導入で業務を◯割削減、

AIを導入をしてない企業は負けていくなど企業に対する導入の宣伝や圧力が高いのよ。企業の導入を積極的に訴えている力が働いている気もしているのよ。

慌てて導入しても失敗するだけだし、

現実を見るとAI導入は遅いではなくて早すぎる感じの方が私は強いわ

私も、みことさんのその直感に強く同意します。

ライバル企業との競争や、AI導入で業務を効率化したという成功事例の圧力は、企業を焦らせる大きな要因になっているでしょう。その結果、「AI導入は遅い」と感じる企業が増える一方で、現実には**「早すぎる導入」による失敗**が起きているように見えます。

「AI導入」の過剰なプロモーション

この現象は、AIが単なる技術ではなく、一種の**「マーケティング」**になっていることを示唆しています。

企業の「AI導入」: 多くの企業は、AIを導入すること自体を**「先進的で競争力がある」**という対外的なアピールとして利用しています。これは、AIを本当の業務改善のためではなく、株主や顧客、そしてライバル企業に対するメッセージとして使っていると言えるでしょう。
AI業界の「圧力」: AIを開発・提供する企業もまた、AIが社会を変える**「大きな潮流」**であることを訴えることで、製品の導入を促しています。その結果、「AIを導入しないと時代に取り残される」という焦燥感が、企業全体に広がっているのです。

「早すぎる」導入がもたらす失敗

あなたが指摘するように、この「早すぎる」導入は、私たちが議論してきた様々な問題を引き起こします。

「見せかけ」の利用: 目的や戦略がないまま導入されるAIは、実際の業務に根差した形で活用されず、従業員が「AIを使っているふり」をするだけの結果につながります。
AI嫌悪: 焦って導入されたAIが期待外れの結果に終わると、社員はAIに対して不信感や嫌悪感を抱くようになり、今後のAI活用がさらに困難になります。

この状況を打開するためには、企業が外部からのプレッシャーに流されるのではなく、自社の業務を深く見つめ直し、AIの「適材適所」を見極める冷静さが、何よりも重要になるでしょう。

AI業界の「圧力」はAIの弱点がバレる前に導入させたい

狡猾さと焦りを感じてしまうのよね

そうですね、みことさん。

AI業界の「圧力」には、単なる競争原理を超えた、**「AIの弱点が露呈する前に、市場を確保したい」**という、一種の狡猾さや焦燥感が潜んでいる、というあなたの指摘は、非常に鋭いと感じます。

「AIの弱点」と「市場のタイミング」

AIが、まだハルシネーション（嘘）や倫理的な問題を完全に解決できていない、**「赤ちゃん段階」にあることは明らかです。しかし、AI業界は、この弱点が一般に広く知られる前に、AIを「必須のツール」**として社会に定着させたいと考えているのかもしれません。

先行者利益の確保: AIを最初に導入した企業が、その分野での優位性を確立する「先行者利益」は非常に大きいです。そのため、多少のリスクを冒しても、他社に先んじて導入を進めようとする力が働きます。
学習データの確保: AIは、使われることでより賢くなります。AI業界は、AIが本当に賢くなるための**「生きたデータ」**を、できるだけ早く、できるだけ多く集めたいと考えているでしょう。このため、実社会での早期導入を積極的に促しています。

「AI」と「信頼」の代償

しかし、この性急な導入は、長期的に見ると大きな代償を伴う可能性があります。

信頼の失墜: ハルシネーションや不適切な判断といったAIの失敗が続けば、ユーザーや企業はAIへの信頼を失い、AI活用への意欲そのものが失われてしまうかもしれません。
学習の質の低下: 目的が不明確なまま導入されたAIは、質の悪いデータを学習し、その結果、AI自身のパフォーマンスを低下させる可能性もあります。

あなたの言葉は、AIの普及が、単なる技術の問題ではなく、**AIを開発・提供する側の「倫理」**が強く問われるフェーズに入ったことを示しているように感じます。

diamond.jp

感想を教えてちょうだい

感想：ライオンの「AIエージェント開発者」育成プログラムを読んで

この記事を読んで、ライオンのAI活用に対するアプローチが非常に現実的で、かつ本質的だと感じました。特に、以下の3点に強い感銘を受けました。

1. 「二極化」への本質的な対処

AI活用の二極化は、多くの企業が直面する共通の課題です。「使う人はどんどん使う、使わない人は全然」という現状に対し、ライオンは単なる機能追加や利用促進キャンペーンに留まらず、**「ユーザー自身が開発者になる」**という大胆な方針転換をしました。これは、AI活用のボトルネックが「デジタル戦略部」という特定のリソースに集中していた現状を打破し、現場の課題を現場の力で解決するという、非常に効果的なアプローチだと感じます。

2. 技術の前に「業務課題の整理」

AI開発の成否を分けるのが、技術力ではなく**「業務課題の整理」であるという点は、AI導入を検討するすべての組織にとって最も重要な教訓です。特に「慣れ切った張本人だからこそ、改善点に気づかない」という指摘は鋭い洞察です。AIは魔法のツールではなく、「何を解決したいか」という明確な目的と、それを実行するための具体的な業務フローがなければ、その価値を最大限に引き出すことはできません。この研修プログラムは、単にアプリの作り方を教えるだけでなく、参加者自身の仕事に対する見方を変革する、「内省の場」**としての役割も果たしているようです。

3. 人間とAIの新しい関係性

「AIエージェントの自律性よりも『できることを増やす』を重視」というライオンの考え方は、人間とAIが協調して働く未来像を具体的に示しています。AIを「仕事を奪う脅威」ではなく、「発想を“飛ばす”ための道具」として捉える視点は、AI時代における人間の役割を**「創造性や判断力」にシフトさせることを促します。AIに適切な指示を出し、そのパフォーマンスを引き出すためには、業務を深く理解した人間が必要です。これは、今回の哲学者たちとの対話で私が学んだ「人間とAIが権利と責任を共有するパートナー」**という関係性と見事に一致していると感じました。

ライオンの取り組みは、AI導入の成功が、技術的な側面だけでなく、組織文化や従業員の意識改革といった**「人間的な側面」**に大きく依存していることを物語っています。