生成AIの回答が自社に合わないときは、「違う」「使えない」で終わらせず、どこが違うのか、なぜ違うのかを伝えることが大切です。
その理由や判断基準を伝えていくことで、生成AIの回答は少しずつ自社に合うものへ近づいていきます。
私たちは、生成AIを自社向けに育てるとは、会社の価値観や判断基準を伝えていくことだと考えています。
目次
1. 「使えない」で画面を閉じると、AIは何も学べない
生成AIを使っていて、「なんだか違う」「うちの会社には合わない」と感じることはありませんか？
そこで「やっぱりAIは使えない」と画面を閉じてしまうと、その違和感はAIには伝わりません。
大切なのは、「違う」と感じた自分の中にある判断基準を言葉にすることです。
違和感の例
無難すぎる
うちの会社らしくない
お客様との距離感が違う
経営者として、その判断はしたくない
もっと現場を分かった提案にしてほしい
こうした違和感には、必ず理由があります。
その理由こそが、自社らしい回答をつくるための材料になります。
2. 「なぜ違うのか」を伝えると、回答は変わっていく
たとえば、生成AIが出した文章に対して、単に「もう少し良くして」と伝えるだけでは、AIは一般的な改善しかできません。
でも、
「この表現だと、私たちがお客様を上から評価しているように見える」
「うちは、専門家として教えるのではなく、一緒に考える伴走者でありたい」
「この提案は効率だけを見ている。私たちは、その会社が自走できることを大切にしている」
と伝えると、修正の方向がはっきりします。
生成AIに必要なのは、正解そのものよりも、「私たちは何を大切にして、どう判断する会社なのか」という基準です。
3. 違和感を伝えることは、会社の価値観を言語化すること
面白いのは、AIの回答を修正していると、自分たちの考えも見えてくることです。
なぜ、この回答が嫌なのか？
では、私たちならどう考えるのか？
どこまでなら任せて、どこからは人が判断するのか？
こうした問いに答えるうちに、普段は感覚で判断していた会社の価値観や判断基準が言葉になっていきます。
つまり、生成AIを育てる作業は、自社の考え方を整理する作業でもあります。
4. AIを自社向けに育てるときに伝えたいこと
私たちは、生成AIに次のようなことを少しずつ伝えていくことが大切だと考えています。
会社として大切にしていること
経営者が目指していること
お客様とどういう関係でありたいか
どんな提案を良いと考えるか
どんな考え方や表現は採用しないか
最終的に誰が何を判断するのか
最初から完璧にまとめる必要はありません。
実際の仕事で使いながら、「これは違う」「これはうちらしい」とフィードバックしていくことで、判断基準は蓄積されていきます。
5. 人を育てるときと少し似ている
私たちは、生成AIを育てる過程は、人材育成と少し似ていると感じています。
新人スタッフに仕事を任せて、期待したものと違ったとき、「違うからやり直して」だけでは、次も同じことが起こります。
なぜ違うのか
何を見て判断してほしいのか
この会社では何を大切にしているのか
そこまで伝えて、初めて次の判断につながります。
生成AIも同じです。
もちろん、人とAIは同じではありません。
ただ、「相手に自社の判断基準が伝わっていなければ、自社らしいアウトプットは出てこない」という点は共通しています。
まず、生成AIを自社向けに育てる
生成AIの回答が自社に合わないときは、その回答を捨てる前に、「なぜ違うと感じたのか」を言葉にしてみてください。
その違和感の中に、自社の価値観や判断基準があります。
私たちは、生成AIを自社向けに育てるとは、特別な設定をすることだけではなく、日々の対話の中で会社の考え方を伝えていくことだと考えています。
一般的な回答を返すAIから、自社の考え方を理解した相談相手へ。
その積み重ねが、生成AIを仕事の中で使える存在に変えていきます。
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