AI実務

AIの精度が上がるほど、間違いは目立たなくなる。

だからこそ、正誤だけでなく、どの前提で出た結果かを戻れる形にしておきたい。

生成結果が増えると、見るべきものも増える。

効率化のあとに残るのは、作業量ではなく、何を採用するかの判断密度かもしれない。

AIの出力は、完成物というより仮配置に近い。

どこへ置くと業務が進み、どこへ置くと確認が増えるのかで、意味が変わる。

AIに任せた部分は、空白ではなく別のループになる。

再投入、確認、差し戻しの条件が弱いと、出力は増えても業務は軽くならない。

AIの出力が正しいかどうかより先に、

その出力をどの業務面に置くのかが決まっていないと、確認だけが増える。

AIに投げた後、成果物だけを見ると、判断が抜け落ちることがある。

どこで人間が戻る設計になっているかで、生成物の扱いやすさが変わる。