- 効果的なプロンプト設計が鍵
- ミス検知に真剣な姿勢
- 費用対効果の議論が大切
プロンプト設計はどう?
AIを業務に取り入れる際は、単に使用するだけでなく、どのようにプロンプトを構築し、結果を検証して修正・調整していくかが重要であると改めて実感しました。これは、防犯カメラで窃盗の可能性をパターン化する手法にも通じるもので、現場での経験や人間の特性をAIで整理し、次のアクションにつなげるプロセスが非常に興味深いと感じました。
ミス防止は可能?
経理部門の業務においては、ミスを防ぐことが最重要課題です。そのため、よく発生するミス(ミスが頻発する項目や金額、時期など)をあらかじめAIでパターン化しておくことで、集中して事前に検知できる仕組みの導入が検討できると考えています。また、海外で発生する可能性のある不正会計や横領についても同様の手法が応用できるのではないかと思います。実際、私自身が海外での税務調査案件に関わっており、過去の事例や他社の取り組みを踏まえ、今後のリスク最小化に向けたAI活用の可能性を模索する必要があると感じています。
高額費用の落とし穴?
一方で、自身の業務を通じてAIの導入が生産性や正確性の向上につながると認識する一方で、個別の案件や企業における導入費用(コンサルタントやベンダー費用)が極めて高額であることが、全体のコスト効率や費用対効果を低下させる一因ともなっていると実感しています。この点について、心構えや具体的なアプローチを深く議論していきたいと考えています。
事前に思っていた以上に、実践につながる学習をすることができました。
受講の目的であった「生成AIと人の役割分担」についても一定の回答を得ることができ、6週間の実習や動画学習を通して自分自身でも納得感をもって理解することができました。
またグループワークでの他の皆さんからの情報がとても有用でした。オンライン上でしか会ったことがない・バックグラウンドも違う人たちなのに、同じような悩みを抱えて、それを各自が解決しようとしているからでしょうか、考えや感想にも共感することが多かったです。週を追うごとにグループワークの時間を心待ちにするようになっていきました。各週のタスク完了のモチベーションにもなっていたように思います。
6週間の講座を終えて、AIを恐れず協業・共創していこうという気持ちになったことが自分自身にとって一番の収穫だったように思います。これからも業務やプライベートでAIをどんどん利用して、自分自身の問いを立てる力・仮説力・AIの回答を読んで評価する力、観察力や想像力も鍛えていきたいと思っています。