# 非エンジニアのAI講座〜AIが嘘つくのはあなたが悪い〜 ビジネスデザイナーの思考回路さん、こんばんは。 Voicyの代表の尾形です。 2月の26日の深夜にこれを収録しているんですが、 ライブで一気にまとめてお話したいなというふうに思っています。 日々ですね、AIを最近使いながら色々やってるんですが、 色々ね、課題が分かってきたこと、気づきが沢山あったわけです。 そういう中で、多くの社員だったりとか、 AIが嘘をついてしまうとか、最初に指示したことを覚えておいてくれないとか、 結構色々出てきてて、 AIで作ったものが中途半端なのにそれを提出するみたいな事件も 色々起こってるなというふうに思ってたんですよね。 僕もその中で、上手くいく時もあれば、いかない時もあるなって考えてたんですよ。 結構ビジネス側のメンバーだと、ちょっと嘘をつくなとか、 初めに言ったことを忘れるなってことから、 なんかAIで出してきたものばかりに依存しちゃダメだとか言ってる割にですよ。 今、クロードコードとか色々使ってるエンジニアの人たちは、 AIで全部サービスが作れてるわけですよ。 そのサービスがちゃんと運用されてて、それで商品作ってたりするわけですよね。 おかしくないですか。 ビジネス側が普段使ってるプロンプトでは、完璧なアウトプットがそんなにはできないんですよね。 参考にしかならないのに、エンジニア側は完璧にできているという事態が起こってる。 この差は実は何なのかというのがめちゃくちゃ分かったので、 今日は放送したいなというふうに思っています。 そしてこれは、うちの社員のビジネスメンバー向けで、 何人かに話したところ、この話はめちゃくちゃ面白いし分かりやすいから、 ぜひちゃんと聞きたいというのと、社内にも共有したいという話がありました。 なので、これは社内と、あと僕のやってるオンラインサロンのKサロンのメンバーに向けて、 これをお届けしたいなと思っています。 これをもっと考えれば、自分たちがこのAI時代に、 どんな根本的なミスがあってズレがあるのか、 そして自分たちが作ってきた今までの能力が、 どうもエンジニアリングのところと相性が悪いんだとか、 その辺が分かってくるんじゃないかなというふうに思っています。 これは僕がいろんな人と話をするようにしてるんですが、 まずエンジニア上がりのAIをいろんな会社に導入するコンサルタントの人たちと話したんですね。 コンサルの人ってロジカルに物を考えたりとかすることができるわけですが、 基本ビジネス側が多いんですけど、最近はエンジニアリング側から起きてるわけです。 エンジニアの人たちがコンサルでお客さんに納品するときっていうのは、 言うたらそのプロンプトをそのまま納品してどうぞと渡したりとかしてるんですね。 そのプロンプトタロやPDFで4枚分あったりするんですよ。 1回のプロンプトがこれをやってくださいっていうのが、 普通のこのドキュメント4枚分ぐらいあったりするんですね。 そんなプロンプトってビジネス側が書いてないじゃないですか。 エンジニアが何をやってるんだっていうことをちょっと説明していきたいなと思うわけです。 で、ちょっと前に僕はAIはこういうもんだよって言ったのは、 天邪悪な神様だって話をしたと思います。 それは、例えば神様、身長を10センチ伸ばしてください。 よし、わかった。首を10センチ伸ばしておいたぞみたいなことを言ってくるわけですね。 いやいや、違う違う。失敗した失敗したと。 すいません、足を10センチ伸ばしてください。 よし、わかった。26.5だったから、36.5にしよう。 いや、そっちの足じゃないみたいなことが起こるわけです。 指示が曖昧なわけですね。指示が曖昧な中で、 AIは推測してここかなって思ってやってくるわけです。 で、そのここかなっていうのは、多くの人がオーダーしているところだから、 首とか足とかが伸びることは本当にないんですが、 身長10センチ伸ばしてくださいって言ったら、 多くの人が伸ばしてくれそうなところをやるわけです。 つまり、そこが多くの人がやらないものを作ろうなんていうときには、 ふんわりとしたオファーを投げてしまうと、 AIは全然違うところに持っていくって可能性があるわけですね。 なので、詳細にプロンプトを書くっていうのが、 とにかく大事になってきますと。そこまではまず覚えておいてください。 そんな中で、なぜビジネス側の人たちが今、 中途半端なAIの使い方をしているのかっていうと、 非エンジニアリングの人たちですね。 これはまず、あなたはAIの能力値が分かっていない。 そして、部下に接するようにAIに接していませんか。 多くの非エンジニアリングの人たちがAIを使うのに、 オーダーやプロンプトを3行くらいで書いたりするんですね。 この事業計画を見て何が課題かを出して、とか。 だったりとか、こういうお客様の資料に入れるから、 こことここだけ直して、とかやってるんですね。 つまり、これは今の状態からこういう風にしてっていう To DoやHowを説明してるんですね。 これを積み上げると、AIはどんどん四方八方に いろんな未来に向かって走っていくので、 最終ゴールの着地点が求めるものと違ってたりします。 実は、なぜこのエンジニアリングの人たちが AIを使って、ちゃんと外れない未来が作れてるかっていうと、 未来の仕様設計をちゃんとしてるからなんです。 つまり、こういうサービスを作りたくて、 こういう仕様設計になっているものを作りたいっていうのを きっちり最後のエンドポイントをしっかり書いてるので、 どういう経路に行きさえしても、最後のそのエンドポイントまで たどり着いてるかの確認ができて、 そのエンドポイントからのズレはない状態になるんですね。 そのエンドポイントが曖昧だと、かなりズレて答えが出るわけです。 なので、例えば、事業計画を見て課題を出してぐらいになると、 5字がありますとか、量が少ないですとか、 そういうことをいろいろ言ってくるわけですね。 そうじゃなくて、事業計画を読み込んで、 その中からまず目的としては何ですってことを しっかりと言わないといけない。 これは、次に出す取締役会のために、 どの科目、それぞれの科目の中で異常な項目がないかを 確認したいというふうに思っている。 なので、最終的なアウトプットは、各項目を挙げて、 異常か異常じゃないかということを出してほしい。 そして、その異常か異常じゃないという定義は こういうものですというふうに、 ちゃんと最後までしっかり作ると、 間違いなくそれをやってくるんです。 これ、多くの人が、非エンジニアリングの人が AIを使いながら、最終のエンドポイントの出来上がり、 完成図を全く見せずに、一緒にAIとPDCAを回しましょう みたいな作り方をしてしまうんですね。 なので、AIとしては、最終どこに行くか分からないけど、 多分求められているだろうなということを ちょっとずつ付けていくし、最終のゴールにとって 必要なものをやっているかどうかが分からないので、 コミュニケーションの途中のものの中で、 何が重要か分からないから、 必要ないなと思ったものは忘れていかないと 仕方ないわけですよね。 つまり、このAIに何らかオーダーをするときというのは、 最終のエンドポイントをどういう目的で、 どんなフォーマットで、何が良くて何がダメか ということをどんどん書いていくわけです。 その中で、条件としてはこれとこれを読み取ってくれと、 でも絶対やらないほしいことはこれとこれですとか、 そういうふうにどんどん書いていくわけですね。 それを書いてオーダーするわけです。 なんだけど、今までエンジニアリングも そうやって一個ずつ何をしていく、 何が条件だって作っていったわけだよね。 それの制御をしていないところというのは、 勝手にいろんな方に飛んでしまうということを 分かっているから、きっちりどういうことが 起こり得るかというタラレバを考えて、 コーディングをしていたわけです。 なので彼らはそれに慣れているんだよね。 だけどビジネスでは慣れていないわけです。 だからもう四方八方にいくようなことを書いてしまうわけ。 そのエンドポイントを書くのを、 自分で全部書いてパーフェクトなのを作るのは むちゃくちゃ難しいので、 これを書くプロンプトをどう書けばいいかというのを、 そもそもAIと相談することになります。 なので必ず2段階組む必要があって、 自分はこういう目的で、 エンドポイントのオーダーを出したいと。 だからそれに対するプロンプトを書きたいので 手伝ってくれというふうにまずオーダーしていって、 スレッドを必ず2つ出して、 チャットを2つ出して、 片方では最終はここだというオーダーを出すための プロンプトの相談を進めていきます。 それに対してどういうふうにオーダーすれば そうなるかというのを一緒にここで考えていって、 それを作るためには私はこういう要件、こういう要件、 こういう要件とか入れておきたい。 他に足りないとか指摘しておくべき要件は何か教えて。 どんどんそれに答えていって、 これで答えたら大体求める未来になるだろうな ということになったときにそれをコピーして 未来の目的として入れます。 そもそもこれをやらないと本当に 初歩はここに来る意味ないよということです。 だから最後のエンドポイントを 想像つかないようなことをしていたらダメなんですね。 でもビジネスとエンジニアにちょっと面白いところがあって エンジニアって最後サービスの仕様設計を決めて どういう機能を作るかっていうのは デザインまで全部決まってるじゃん。 つまりここに着地するぞっていうのを めちゃめちゃ決めた状態で仕事をしてるわけ。 でも非エンジニアの人たちのビジネスって PDCで毎日ながらやってみたらどこに行くかなって 考えてたりとかするんだよね。 なので試行錯誤を繰り返しながら 回答を見つけていってここに着地するとか言ってると 未来をうまく解像度高く書いてないことが多いんですね。 なので実は非エンジニアの人たちは 未来の解像度が甘いままで走ってることが 多いっていうことなんです。 でもこれはよくよく考えたら 優秀な社員部下だったりとか あまり優秀じゃない部下だったりとかっていうのがいるときに それぞれようにちゃんとこういう最終のところまで 行きたいんだよっていうのをイメージさせてない上司って いるんですよね。 なので部下は何となくこっちって言うんだろうなと思ってやるし いつまでって言われてないから月末までにやればいいかなと思ってたら 上司はあさってまでに出してほしいと思ってたとか そういうことがいっぱい起こっていくわけですよね。 つまりその最終オーダーを出し慣れてない上司とかが そういうことが起こり得ます。 もう一個はスタートです。 これはどういう条件でどういう環境かっていうのを しっかり言語化していく。 つまり今会社は調子がいい状態での さらにグロース戦略をしたいのか 調子が悪い世界でのグロース戦略をしたのでは もちろん違うわけだよね。 このスタートの部分の条件をできるだけ解像度高く書く ということです。 課題だったりとか今の現状とかをできるだけ入れて そしてエンドポイントはここに行くんだ。 だからそれの間をつないでくれっていうことなんですね。 なのでAIでやってることっていうのは 基本プログラミングと同じですと。 それは今ある条件のところをできるだけちゃんと書いて それから最終のエンドポイント しっかり詳細に書く。 そしてエンドポイントをしっかり詳細に書く。 そうしたらそこからそこに行くまでをどうやっていいか っていうことを考えてもらうっていう そういう使い方なんですね。 今までは結構スタートも曖昧で わーって進めていきながら確かにこの方だなって言って エンドまでやるっていうことが多かったりしてた人が 結構多いんだと思うんですよ。 本来のマネージャーっていうのは 今うちはどういう強みがあるとか こういうとこが弱い。 だからこそこういう組織体制にして これぐらいの形で動いていきたい。 毎月はこういうような状態になりたい。 だから人を何人採用したいとか その辺をしっかり作る戦略を作っていく必要があるわけですね。 つまりこのAIを使う時っていうのは プロダクトマネージャーが戦略マップを開くように ビジネスの時も自分がプロダクトマネージャーのように スタートの状態からエンドがどういう状態になるのか 出来上がりをきっちり書いて それをオーダーに出します。 そのスタートとエンドは それぞれちゃんと一度AIと相談して AIが読みやすい形に そして最もいいスタートがきれるような プロンプトを作ってということも交渉して プロンプトを作った上でやっていきます。 ここからはさらに次の視点があるんですが 実は非エンジニアとエンジニアの大きな差があります。 それは向き合った人が 仕事をする人間の時と プログラミングの時の差が大きく違います。 例えばビジネスを長くやっていると 自分がジュニアとかメンバーリーダーになって それからマネージャーになったりとか そうやって役員になったりとかしていくわけです。 そうすると大体自分の支持する先は 一つ下のポジションなんですね。 その人たちはいろんな経験をしてきているので 事細かに説明しなくても分かったりします。 何ならむしろ事細かに説明しない方が いいこともあるわけです。 これおいしいカレー作りたいから しっかり煮込んだやつで ちょっととろみのあるピリ辛で作ってくれる? とかするわけですね。 それはそこまでの歴史を分かっているからです。 それでいてお互いの阿吽の呼吸もあるからなんですね。 その時にプログラミングの場合は 相手が完全に無知識の人に プログラミングを必ず入れていくわけです。 なのでカレーは全部でご飯が何グラム ルーが何グラム分くらいを用意したくて 食材には何があってっていうのを 全部ちゃんと説明をして その上でやっていくわけです。 なんだけどビジネスは成長していくごとに 下の子に1個ずつ丁寧に言ったら そこまで言わないでくださいよ って言われたりするから 逆にモチベーションだけつけて おいしいの頼むよって言ってたりするんですね。 このおいしいの頼むよっていうような オーダーの仕方は このAIだったりプログラミングに 超相性悪いわけです。 なのでビジネス側って成長していく最中に 部下の能力とかを忖度して どちらかって言ったら 具体的に言わずにバーンと任してた みたいな人たちは めちゃくちゃこのAIが うまく使えないんですよね。 バーンと任せた。 俺も最後どうなるかわからない。 カレーの量ってちょっとわからないよね。 でもいい感じに作ってよ その時にびっくりする。 いいじゃんって言うからさ っていう人は 全然出来上がりの解像度が高くないから オーダーできないんです。 なのでこれからは 任しとくよよろしく とか言ってられなくてですね。 最終の出来上がりを めちゃくちゃイメージした上司が こういう状況にしてほしいんだ ってことを言わなきゃいけないわけですね。 これが結構 普通の組織内でも起こります。 どういうことかって言うと 例えば自分がレベル5にいるとして レベル4の人に 仕事のオーダーをしようと思うんだけども レベル4の人が レベル3のレベルしか能力がないとします。 そうすると レベル3の人には 3なりの教え方をしないといけないんだけど レベル5の上司は 4の人を教えるやり方しか 分かってなかったりとかして いい?って 南東の方に全力で走っていって その時に課題があったら そこを乗り越えたらいいんだよ みたいなことを言ってるけど 4の優秀な人だったら そこに川があったら何とか対処したらいいんですね とかいう話をしていくわけですけど 3の人には 今から南東とかじゃなくて まずはコンパス持ってきて こっち側の方に走っていくんやけど その時に川があったりとか こういうことがあったりとかする準備とかもしっかりして その上でやって 途中で聞いてねみたいなことを言ったりとかするわけです だいたい仕事していく中でも 上手い人はその人の流度に合わせて 能力に合わせて指摘ができます 下手な人は 自分が今このポジションだから 自分に分かるように説明しろ そして俺が思うようなところに合わせろ っていう話をするわけですね こういう人はまた次の クラスに上がるのがすごい大変なわけです また上の上司が求める ものを提出するのがすごい苦手だったりとかするからね 自分のパターンで とはいえですね 言いたいことはビジネスの場では 細かにゼロから全部説明するよりも 要点だけを説明して よりスピーディーに進めた方が 優秀な人っていうことが多いわけです ただこの優秀な人が発揮していた 部下がおそらく分かっていることはある程度にして それ以上のこと そこから追加の部分だけ言おうっていう このスキルがAIにめっちゃ相性悪いですと こういう人は 最高の計画作ってとかやってたりとか いい感じでもうちょっと良くしてとか 全体的にきれいにしてみたいな オーダーをAIに出したりとかをしているわけです こういうのはさっぱりうまくいかないわけです それはあなたのちょっと下の職界の人のレベルを AIは既に吸収しているという前提で オファーをしてしまっています そうじゃなくて 今そこまでのレベルであれば そこまでの職界の人はこれぐらいのことができる ってインプットをした上で さらにその知識を持った上で いい感じにしてくれっていう話をしないといけない そしていい感じってのはどういう感じかって 話をしないといけないわけです これからの社会で AIが全部動いていくってことは 能力の付け方が変わります それはAIっていうのは もともとの知識がゼロで 一般社会的なナレッジだけは むちゃくちゃある倉庫なんだけども 今回の自分がオファーする案件に対しては 初期設定をしっかりと入れて それからエンドポイントで 何を出して欲しいかを明確に説明して そこに確実にたどり着けるように やってくれという説明をしていく そうすると一番大事なのは スタートの解像度を上げて ちゃんとドキュメントすること そしてエンドの解像度を溜めて ちゃんとドキュメントすることなんですね で この間 僕の研修をやったんですよ それはとある会社をサンプルにして その会社のことが実際どうやったら対処して その問題をどうやって解決できるか みたいな話だったんですが これ 結局何が起こったかというと 人間がやったことよりも 何よりもAIが言った その問題点の洗い出しと解決策というのが 最高にできたんですね 何でこれができたかというと 実はこの会社の 初めのドキュメント つまりこの会社はA会社といって これには担当したダデさんがいて ダデさんはこういうとこが苦手だけど こういうとこが得意で 会社の状況がこうこうで そこのドキュメントがめちゃめちゃしっかりしている それができれば AIはそこから情報を整理して まとめて課題を出して それは全部できるし 最終的に会社の課題をこういうふうに出して しっかり説明してくれっていう 出来上がりのところの説明をしたもんだから めちゃくちゃすごいレベルでできるんですね でも何よりもこれをやって この研修をやって一番の気づきは 一番初めに現状の問題点から 全てを洗い出して ドキュメントしてることが 何よりも大事だよねってことになりました これからビジネスマンをやるときには 今現状の会社の分かっているとこ 何度も言わなくても 何度も言わないと分かんないし 何度も言うことに大事だと思うから 何度も何度も言うけど 今現状の課題分かっていること 情報これをしっかり入れる プロンプトにまず相談して これから例えば いい課例を作るっていうプロジェクトをやりたくて そのために今私たちができていることを 全部インプットする それから最終的に 出来上がりのところを インプットするのを決めたい そのためのプロンプトを作ってくれと 今は食材とこれとこれとこれを買ったって 言ったときに それだけを入れたら 期日と予算とかまで 言ったほうが良くないですか とか言われるわけ そうかそうか 期日はこれでこれ予算で これ以上にまたいい いい課例を作るために必要な プロンプトありますか って聞いたら あとはこれとこれ 答えたほうが良くないですか 食器とかお皿とかの 使用選挙も言ったほうが 良いじゃないですか それを全部言っていって じゃあこれを初期の設定として 入れるねと 最終出来上がりっていうのを 何だって言ったときに 味 見た目 料金 その辺とかは決めてくれたほうが 助かりますよ そうかそうか確かになと あとは訂正的なものありますか みんなが笑顔になるようにとか 作った人のやりがいが出るようにとか ニュースで話題になるようにとか そういう風にどう話題になるかとかも 言ってください しっかり書いていったら ここ目指せばいいんだな この2つをとにかく作っていくわけです もうだんだんここまで 口すっぱく言ったら分かると思いますが あなたの中途半端な知識で 突然AIに前提条件自分と同じぐらい 分かってるんじゃないかなっていう 一見こいつ優秀そうだし って思うんですけど 出だし向き合ったら 全く無知識なんですよね そんな全く無知識なAIに対して 既に知識がある前提でのオファーをかけて 3行4行のプロンプトで AIに出力させているっていうのは もう何のAIの魅力も出せないし それは趣味です なので必ず AIにプロンプト作らせるときは 一回他でプロンプト作って AIにオーダーするっていうことをやります これは結構組織論でも 今回今後は絶対役立ってきます まず上司は最終 こういう状況をいつやってほしい っていうドキュメントを めちゃめちゃ書くっていうことと 今はどういうことを 課題だと思っているかってことを しっかり書く そしてこの間埋めてねっていうのを とにかく部下に投げていくわけです 優秀な人はそこの情報が 少なくてもできたりとかしてたから 今まではそういうことをちゃんと言わなくても できるやつは偉いね 1を聞いただけで10できるもんねって言ってました でもそんな社会はもうなくなります 1を聞いて10できることはないです なので必ず10説明して 10出すのを最速でやる そしてそのための思考回路を たくさん考えるっていうことになってくるわけです 1を聞いて10を知るためには それをできるようなプロンプトを聞くわけです なのでおいしいカレー作りたくてね っていう1を出すわけですね でもそれでAIと話したら すいません10にするとこれくらいのことですか っていうのを聞かれるわけです それを全部答えていくと ちゃんと10が提出できるわけですね なので10のインプットから10のアウトプットを出す そのためにAIがあるんだと ビジネス側はだいたい それをサボりまくってきたんだと それは部下の優秀さだったり ビジネスマンっていうのは 分かったほうがいいっていうことで 忖度してきたわけですね これがどっちもできる人たちは 仕事が全部自分でできるようになります なので なんでAIができたら仕事全部できるんだろう だってこんなにぐちゃぐちゃするし チェックもしないといけないじゃん めちゃくちゃ そもそもチェックをする人はほとんどなくなるんです なぜならチェックをするのは 最終の出来上がりにはなってるはずなんで なんで甘いとしたら 最終のチェックの出来上がりのオーダーが 悪かったってだけなんですね なのでもう1回変えるのは 出来上がりのオーダーを変えることになります なのでそこで 今のはもうちょっとだけ ここを横に詰めてとか 今のが全体的にちょっと あったかい感じじゃないから もう1回そこだけ変えてみたいな プロンプトの上塗りをしていくのは 本当は良くないわけですね 最終ゴールの出来上がりっていうのは フィックスしてないから なのでもうちょっとこうだなって思ったら それを溜めて 最終オーダーするプロンプトを もう1回出し直したほうがいいわけです なので 基本的には 出力したものが 最終OKになるような オーダープロンプトを しっかり作りましょうということです 分かりましたかね なので うちの会社でもやっぱりエンジニア側の方が AI使うのが上手くて そのままで納品物も出せる だけどビジネス側のメンバーが 納品物までAIで作れてないなっていうのを 明確に感じていて これは非エンジニアのメンバーの弱さとな AIをどう使えばいいかってことが そもそもそんなに 伝わってないというか分かってないと思います 僕もこれ多分ね 40%くらいの理解なんだと思うんですよ でも相当使っている中では ここまでは理解できたかなと思っています なので エンジニアが当たり前だと思っていること それは コンピューターは全く 情報を入れない限り無知識であること そして勝手にスクローリングしてきたもの 対して信用できないこと 最後こうやってください っていう最後の出来上がりを 説明する 今まではカレーに対してまず人参煮込んでください お水入れてください これこれこれやったら 最終的なコーディングになって カレーができたんですよ これがうまいことカレーに生き立つまでの プログラミングしてた人が 偉いってなってたわけですね でもその部分を全部AIがやってくれるようになったから 最終どういうものになりますか っていうところをきっちりデコメントしたら その間のやみずがいるなとか煮込むな っていうのをAIが全部やってくれる ということになるわけです なのでこれから絶対必要になってくる人 っていうのはプロダクトマネージャーや デザイナーとかも強くなるのは 最終の出来上がりの要件を しっかり書き切れること で今の状態をしっかり アウトプットできること これをできるんだったら ビジネス側の人も どんどん商品開発ができるようになる はずです あとは それを見えてないのに作り始めるが 意味がないということです なのでとりあえずやってみっていう言葉が ビジネス側ではすごく多かったです でもエンジニアリングって とりあえずやってみってやったら 技術素材がむちゃくちゃ溜まるような 変なものを作ってしまったりとかするわけです 最終完成を一旦ここまで 作り切るっていうものを考えて そのためにはどんな土台が必要で 上にはどんな設計をするかってことを 考えた上で作り始めるわけですよね だからいいからやってみっていうのは まずそのやったところの ゴール設計まではちゃんと見えた 状態でそこを解像度 高くまずは最速で動いてください なんで毎日 今日は出来上がりがこの状態の ものを作りたい今日はこの状態を作りたい っていうのをとにかく解像度高くやって いってそれを横断に かけるっていうその癖をつける必要が あります いやー僕もね 恥ずかしいけどここまで来るのにすごい時間が かかったし分かってなかった だしAIにも作ったものに もうちょっと足してこうして やっていて全然 素晴らしいプロンプト を一本 作ってみせるってことをやればその中で 絶対そこは起きないんです でも一個オーダーして次にちょっと修正 ちょっと修正ってやれば前のことはどんどん忘れて いくんですよそれは当たり前なんですよね これが分かってなかった なのでぜひ うちの会社はですね このスタートとエンドの書き方を ベストオブベストにまで 書けるような人たちになってほしい と思ってますそのための 研修会とかをする必要がなくなったからみんな 我流でやってたりとか 自分が一人遅れてることに気づけないんですね ちゃんとAIと 話しながらスタートとエンドを 完璧な状態にして プロンプトを出したいから そのための最高のプロンプトを出す 連絡お付き合いを してくれと私はこういうプロンプトを作りたい 足りないところだと教えてくれ ということを言っていけば プロンプトができていきますそこをどんどん 真似ていく必要があるわけです 自分がこれ以上学ぶことがあるなら何を学べばいいとか そういうのを聞いていけるので そうするとAIが最も 人間に聞くよりAIが最も 自分が読みやすい書き方を 説明してくれます なんでこれぐらいも言いますが AIととにかくプロンプトの書き方の 練習をひたすらして 彼らが読みやすい 動きやすいものを作れるスキルは 作ってください AIで一瞬に作れるわけですよ 一瞬で作れるからって ボンボン答えを聞いていたわけ だから俺は超スーパー優秀な社長 室長がたくさんいるような感じのイメージで 経営企画と ちょっとこれ作ってありがとうじゃあこれこう書いて こう書いてみたいなことをやっていたわけね それで行く先はどこか分からないままに ちょっとこの資料ちょっとこの辺 変えてとかをやっていたわけです だけど作るのを サッとしてくれる分 エンドとスタートとエンドの 部分を詳細に書くことはサボっちゃダメなの なんで ここにしっかり時間をかけたら あと作るところはサッとやってくれる 常にこの意識を考えて もう素敵なプロンプトを書ける 言ったら エンジニアでさコードが綺麗な人と 綺麗じゃない人にすごい差が出るっていう話が よく言ってたと思うんだよね ベンチャーの中でも本当に 1億円のエンジニア海外とか 1億円のエンジニアは 3000万のエンジニア 4人より全然コスパがいい そういう人は 1000万の人10人よりも 圧倒的にコスパがいい 優秀な人はそれだけ一気に 大きな差が出るんですね 逆にあんまり優秀じゃない人がやると 将来的に技術素材が 溜まったりとか設計が甘かったりするわけです これからビジネスのメンバーも 何をしないといけないかというと とにかくレベルの高い スタート現状の状態とか 課題とかその辺を全部出せること 所有の条件を出せること そしてそこから エンドはこういう状態になっていて こういうアウトプットを出して欲しい っていうことをしっかり 言語ができる ここのプロンプトで書く つまり自然言語で書く コーディングの上手さっていうのを 最強にしていく必要があります これが下手なやつがあったらいつまでも 終わらないです 作るのに我々はエンジニアにならないといけない ただ普通の日本語で書けるんだ だけど AIがプログラミングをしてるんだ そしてプログラミングのレベルは ピンから切りまですごくあって 年収本当に200万いかない人から 何億っていう人までいるぐらい 差がある その世界に僕たちも足を突っ込まないといけないんだ その時に下のメンバーが 優秀だからうまくそれにあったので いい感じでやっといてとか そういうのは平成の時代に 置いてきて ちゃんと最後の出来上がりをしっかり書けるようにならないといけないんだよ それを書いたら Aがスパンと作ってくれるわけです だからとにかく めちゃくちゃ素敵なコーダーになろう コーディングできる人になろう ビジネスの状況をわかり 解像度を高くすること その練習を日々日々やってください なので毎日 20から30は AIにどういうプロンプトを書いたらいいかな ってことをやってくれ 時間が終わっちゃうから 常に自分の暇な時間とか 電車の行き帰りとかでも 何でもいいんですよ その時に自分がこういうことをしたいんだけど どういうコードを書けばいいってことを聞いて それに対して確かにそうやればいいんだとか その見本を見ていったとか どんどんやっていけばいいです 最近音声で声で入力できます 声でどんどん入力をしていったらいい なのでうちの会社メンバーは めちゃくちゃ口すっぱく言ったから 十分にわかってると思うんだけども めちゃくちゃ上手いAIの オーダーを出せる人になってください それは現状をめちゃくちゃ把握すること 最終の出来上がりを ちゃんと上司や周りからしっかり見て この状態にするんだなってやること 大型もここはめちゃくちゃ 世界観変えないといけない なので自分も反省して ちゃんと ゼロ知識のAIにちゃんと入力をする プログラミングができる人になりますので ぜひみんなで一緒にやっていきましょう というわけで これで伝わったらいいなと思います 他の方でも聞いて参考になったなと思う方は コメントとかにぜひメッセージください そしてシェアしていただいても すごく嬉しいです 今日はここまでにしましょう それではまた次回