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生成AIを上手に使うために

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生成AIを使うとあっという間に成果物ができあがります。 文章もコードも数秒で形になる。 その速さと精度には正直なところ驚かされます。 でも、だからこそ少し立ち止まって考えるようにしています。 「何となく、良さそう」で満足していないか、と。 生成AIが作ったものは確かにそれらしく見えます。 でも「思っていた通りのもの」とは限りません。 指示の仕方によっても、出来上がりは変わります。 使う側が何を求めているかをきちんと理解していないと、確認すらできません。 特に気になるのが、成果物に対する責任の問題です。 自分だけで完結する仕事なら問題ありません。 でも、周りの人とのやり取りが発生するとき、「よくわからないけど、AIが作ったので」という状態で渡してしまうと、内容の確認が相手側に引き継がれてしまいます。 自分の作業効率は上がっても、周りの負担が増えてしまう。 それでは、トータルで見た仕事の効率は上がっていません。 生成AIを使うこと自体はどんどん活用すればいいと思います。 ただ、出来上がったものを「自分の言葉で説明できるか」「内容に責任を持てるか」が大切です。 その判断ができることが、その人のスキルや価値につながるのだと感じています。 道具は使いこなしてこそ。 生成AIとの上手な付き合い方は、これからも模索していこうと思います。 (HK) インプラス株式会社

バラの花

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実家の庭のバラの花が咲いていました。ちょうどいいタイミングで、まさに「薔薇」といった趣の真っ赤な花です。直径5cmにも満たない小さめの花ですが、しっかりとバラの形をしていました。 山下

『存在と時間 - 哲学探究1』読んでる途中

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  『存在と時間 - 哲学探究1』(永井均)を今読んでいるところです。 永井均は 『哲おじさんと学くん』くらいしか読んでないですが、『哲学探究1』はそれを詳しく書いています。緻密に書かれているので少しずつしか読めてないですが、とても面白いです。 哲学のことはあまり知らないのでどこまで革新的なことを書かれているのかわからないですが興味深い内容です。 インプラス株式会社

Skill Creator

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  Claude CodeやCodexなどのAIエージェントには、専門知識や定型処理を活用できるよう機能を拡張するAgent Skillsという仕組みがあります。GitHubなどでは、様々な開発者が作成したスキルが多数公開されていますが、自分で作成することも可能です。 スキルの作成を支援するskill-creatorというスキルを活用すれば、AIとの対話を通じて自動化したい内容を伝えるだけで、複雑な定義ファイルの作成から動作テストまでを自動で行ってくれます。 スキル作成のハードルが下がることで、AIエージェントをより自分好みにカスタマイズし、便利に使いこなせるようになるでしょう。

こいのぼり

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先日、出張先で川辺にずらりと並ぶこいのぼりを見かけました。 風が弱く、大空を悠々と泳ぐ姿こそ見られませんでしたが、それでも色とりどりのこいのぼりが静かに揺れる光景はどこか趣があり、心がすっと落ち着くようなひとときでした。 こうした季節の行事を地域ぐるみで大切にしている場所は、やはり活気があるように感じます。人のつながりや風土のあたたかさが、自然と伝わってくるものですね。 ふと、もうすぐこどもの日が近いことにも気づかされました。季節の移ろいを感じる、ささやかながらも印象に残る出来事でした。

数字はヒントに過ぎない

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自宅の4か所に温湿度計を設置してから、81日が経過しました。 データ件数は、なんと約45万件にのぼります。 前回のブログでは、AIに「 生活パターンを読み取らせた 」話を書きましたが、今回はもう一歩踏み込んで「健康リスクの可視化」に挑戦してみました。 冬のリビングにおける健康リスクといえば、「乾燥」を思い浮かべる方も多いのではないでしょうか。 今回のデータ分析では、その感覚が間違っていないことを裏付ける結果となりました。 暖房のおかげで、リビングの室温が18℃を下回った時間は、全体のわずか7.8%にとどまっていました。 ところが、ウイルスが活性化しやすいとされる絶対湿度7 g/m³を下回った時間はなんと31.7%にのぼりました。 これは、1日のうち約7~8時間は、空気がカラカラな状態が続いていたことになります。 一方で、玄関は正反対の問題を抱えていました。 湿度60%を超えた時間は全体の25.8%。 1日あたり約6時間が「カビが発生しやすい環境」だったことになります。 さらに、リビングと玄関の温度差が5℃以上になった時間を調べたところ、1月〜3月の間はほぼ毎日のように発生していました。 暖かいリビングから寒い玄関へ移動するたびに、ヒートショックのリスクにさらされていたことになります。 つまり、このリスクは一時的なものではなく、「冬の間ずっと続いていた」と捉えることができます。 データは、「何が問題か」を直接教えてくれるわけではありません。 しかし、グラフを眺めていると、自然と問いが生まれてきます。 これは製造現場でも同じで、単にデータを集めるだけでなく、「どう見せるか」「どう読み取るか」が重要なのです。 5/19(火)・ 5/20(水)に、ポートメッセ名古屋で開催する  バックオフィスDXPO に出展します。

ヘルプやマニュアルの使い方が変わる

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AIを活用した仕事のやり方を整理していく中で、開発環境の整備を進めています。 ネット時代のテキストを扱うにはちょっと不十分だったので、30年ほど使ってきたテキストエディタにお別れをし、別のテキストエディタを使うことにしました。 使い勝手を上げるために設定をしようとAIに訊いたら、何でも答えてくれます。 フリーソフトなのに、設定やマクロの作り方なんてのもカバーできているのは単純に驚きです。 その情報がインターネット上に存在しているからなのですが、そういう情報が多ければ多いほどAIは賢くなります。 今はインターネットで調べるということがほとんどですが、わからないことはヘルプやマニュアルを読んで探すということが基本だったので新感覚です。 もうヘルプやマニュアルを読むということはなくなっていくのでしょうか。 情報の取得方法が変わっていく中で、その情報を作る側も、伝える側も、受け取る側も、対応していく必要があります。 便利さと正確さのバランスを取りながら、新しい時代に適応していくことが大切なのだと感じます。 インプラス株式会社