AIの上手な使い方って人間社会と変わらない!?ただ、はたして本当にそうなのか？

おはようございます！
AI・Web担当の日高慎哉です！

AIの世界では
○○エンジニアリングという言葉が
前からいろいろ言われています

プロンプトエンジニアリング
コンテキストエンジニアリング
ハーネスエンジニアリング
ループエンジニアリング
グラフエンジニアリング

上記の順番で
時代が流れています

並べてみると
指示の仕方から始まって
仕組みや組織の話へ広がっていく
という流れがあるんです

その流れを見ていて
これ会社と同じじゃない？
と思いました

難しい言葉の正体

たとえばブログを書いてもらうとします

プロンプトエンジニアリング

「ブログ書いて」だけ頼むのと
30代経営者向けに500文字
専門用語なしで
と頼むのでは全然違います

会社で言えば
いい感じにやっといて
と言うのと
目的や対象、完成形を伝えるのと
同じです

コンテキストエンジニアリング

これは情報を渡す話です

何も知らない状態で
ブログ書いてと言うのと

過去の記事や自分の考え方
読者層の資料を渡すのとでは
出てくる文章の質が変わります

会社で言えば
このお客さんとは3年付き合っていて
前回こう提案した
という引き継ぎを渡すイメージです

ハーネスエンジニアリング

これはルールの話です

AIにメール案を作らせても
そのまま送らせない
人間が確認してから送る

1万円以上の発注は
AI単独でできない
みたいな枠を決める

会社で言えば
承認や権限
社内ルールを決めるのと同じです

ループエンジニアリング

ここからは人間が毎回
直して確認してと言わなくても
AI自身が回す話です

たとえばブログなら
書いて公表する
反応や結果を見る
次の記事に活かす

これを繰り返す

会社で言えば
PDCAを最初から
仕組みにしておくイメージです

グラフエンジニアリング

最後は複数のAIを
役割分担してつなぐ話です

たとえばディレクターAIがいて
コストや得意分野を見ながら
調査はこのAI
文章はこのAI
画像はこのAI
と一気に仕事を振り分ける

それぞれの成果が上がってきたら
束ねて
プロデューサーAIが最終チェック
して成果物を出す

会社で言えば
プロジェクトのディレクターが
チームに役割を割り振って
プロデューサーが最終確認する
イメージです

並べてみると
指示→情報共有→ルール→改善→役割分担
という流れが見えて

人間の会社でやってきたことと
かなり重なります

馬車の形をした自動車

ここで面白いのは
AIが人間に似てきた
というより

人間がAIを
自分たちの知っている仕事の形に
当てはめているだけかもしれない
ということです

今はAI社員
AIチーム
AIマネージャー
と会社に例えて理解している

でもAIには人間と同じ制約がない
必要なときだけ100人分作って
終わったら解散する
みたいなこともできる

だから人間型の組織が
AIにとって最適とは限らない
かもしれません

今は人間がAIに
仕事のやり方を教えている段階

そのうち逆に
会議も上司も稟議も
これ人間だから必要な仕組み
じゃないですか？

とAI側から言われる日も
来るかもしれない

AIを使う能力って
プロンプトを書く力だけじゃなく

誰に何を任せるか
どこで止めるか
というマネジメントに
近づいている気がします

組織を作るのがうまい人
仕事を分解するのがうまい人

その経験がAI時代にも
そのまま生きるかもしれない

はたして人間のやり方に合わせるのが
AIにとって最適なのでしょうか？

人間に伝わりやすいから
人間のやり方を教えているだけで

AIにはAIに適したやり方が
ありそうですね・・・

それでは
また明日！