AI活用は、「最も性能の高いAIを一つ選ぶ」段階から、仕事に応じて複数のAIを使い分ける段階へ移っているとの話になりました。今回まとめたものを覚書
※OpenAI系は、そこまでコストを考えなくとも使えます。Claudeはコストが高いので考えるべきですし、OpenAI系も近い将来コストを上げてくることもあると思います。
重要なのは、次の3点です。
1．仕事の重要度に応じてAIを選ぶ
すべての作業に最高性能のAIを使う必要はありません。
翻訳、分類、要約、大量の下書きなどは、安くて速いAIで十分です。一方、事業判断、設計、セキュリティ確認、完成物の最終評価など、失敗の影響が大きい仕事には高性能なAIを使います。
判断基準は「どのAIが最も賢いか」ではなく、その仕事に、どの程度の性能が必要かです。
2．情報整理は入力前ではなく、入力後にAIへ任せる
人間が最初から情報を分類し、保存場所を決め、文章を整える必要はなくなりつつあります。
思いついたことや会話内容を、音声や雑なメモでまとめて入力し、AIに次のような形へ整理させます。
- 決定事項
- 課題
- 次の作業
- 顧客の要望
- 保留事項
- 関連する案件や人物
人間は情報を整えてから渡すのではなく、背景をできるだけ多く渡し、構造化をAIに任せる方が効率的です。
3．AIを一人の万能担当者として使わない
一つのAIに、企画、制作、確認、記録まで全部任せると、品質も費用も管理しにくくなります。
AIごとに役割を分ける方が合理的です。
- 高性能AI：方針検討、批判的評価、最終監査
- 標準AI：文章作成、企画、資料作成
- 軽量AI：翻訳、分類、大量処理
- 実行型AI：ファイル操作、コード修正、資料整理
- 人間：目的設定、承認、最終責任
つまり、AIを一人の万能社員として考えるのではなく、専門性の異なる小さなチームとして設計するということです。
これから問われるのは、特定のAIを使いこなす能力だけではありません。
どの仕事を、どのAIに、どの費用で任せ、どこを人間が確認するか。この設計と管理が重要になります。
AI活用は、単なるツール操作から、複数のAIを適材適所で働かせる業務設計へ移り始めています。
