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大事なのは、AIという道具を使って効率化することではなく、今の自分にとってちょうど良い付き合い方はどのようなものかを探ることです。
デザインにあるルールやパターンマッチでもない、視点をもたせた AI ワークフローがあります。
AIを、自分の仕事の成果物を代わりに作ってもらうツールと考えるのではなく、自分の仕事の幅を広げるための道具として捉えてみるとどうでしょうか。
「効率化」や「自動化」といった言葉を漠然と使うのではなく、組織として何を効率化するのかを明確にすることが重要です。
AIによる効率のの名の下に進む思考の形骸化が進んでいます。考えているようで代わりに考えてもらっている状態から抜け出すには?
AIの進化で曖昧になる定性・定量調査の境界と、リサーチャーの強みなる文脈理解とは何か。
間違っていても自信を持って発言するAIには注意が必要ですが、これはあくまで「正しい回答」を求める使い方をしているときに問題となるものだと思います。
合成データにより仮説構築のスピードが上がり、新たな問題定義や解決策の発見を促進できる可能性があります。
AI原則の策定にとどまらず、具体的な実践と継続的な改善のサイクルを確立することが、原則を「絵に描いた餅」にしないために必要な活動です。