馬鹿じゃなかろうか＾＾；

監督のパラドックスと言っていますが、そんな高尚な話でも無いと思いますけどね。

人は楽に流される生き物なんです。
楽を覚えたら、楽に流されるのは道理ですよね。
AIを使う目的が「楽」であれば、使えば使う程、能力が落ちるのは自明の話でしょ？

仮に効率を考えてのAI使用なのであれば、内容が違ったのではありませんか？

クレセゾンの事例で、現場の終礼の議事録作成が音声認識させるAIを使う事で、15分が2〜3分で終り、製作者はAIの生成物のチェックだけになったそうです。

その15分って何の時間だったのか。という自覚が無いわけですよね。
15分も書けて作成する終礼の議事録なのですから、当然メモを取り、議事録に起こす事を前提に、終礼に出ているわけですよね。
ですから、終礼に臨む気構えから違っているんですよ。
また議事録を起こす際、所定のフォーマットなのでしょうから、そこに収まるような構成を考えるわけです。その上で、内容を精査し過不足なく文章を作るわけですよね。
単に議事録とは言え、要点を抑えて相手の話を聞き、要点を抑えた文章を構築する。当然、その時には、終礼の様子を脳裏に浮かべるわけです。
脳みそを総動員しているわけですよ。
それがＡＩに生成させハルシネーションチェックだけなのですから、ほぼ脳みそを必要としないわけですよね。
それで成長したら奇跡ですよね。

「誰も解決策を持っていない」と言っているわけですよ。
議事録を作った事の無い人間にＡＩが作った議事録のチェックが出来るのか？と言っているわけです。
解決策はありますよね。

自分が議事録を作り、ＡＩに補正させれば良いだけでしょ？

作成するのに確かに時間は掛かりますが、それでも、ＡＩのチェックを受ける。という工程が入る事で、文章の揺れや纏めを気にしなくて良くあるわけですよ。
その分、時間が圧縮されるわけですよね。
15分が2〜3分にはならずとも、10分程度にはなるのではありませんかね？
効果は、完全地力よりは落ちるかも知れませんが、考えて作る分、一定の経験値はキープされますよね？

AIネイティブ時代の答えは多分簡単ですよ。

AIを使わない。

これだけかと。
1. 自分で作る。
2. AIにチェックをさせる。
3. AIのチェック内容を検証する。
4. 疑問があれば、なぜそうなるのかをAIに質問する。
5. その答えに納得がいかなければ、調べる或いは、誰かに確認する。
6. 「5」の際に、なぜ疑問を持ち、なぜ納得できないのか意識し、誰かに確認する際には、それを必ず伝える。
7. 「4」と「5」が変わっても、特に問題は無い。

自分が主体となる限り、スキルは身につき、出来る事は増えます。
AIにチェックさせる事で、効率が上がるし、上がった分、他のバージョンも試す事が出来るのではありませんか？

楽になりたいからAIを利用すれば、堕落するだけの話です。




■AIを使うほど、チェックできなくなる　「監督のパラドックス」が示す危機
https://news.mixi.jp/view_news.pl?media_id=40&from=diary&id=8686704

　AIの出力は、必ずチェックしなければならない――。これはAI活用の大前提として、今や誰もが口にする。だが、ここで改めて問い直してみたい。そのチェック能力は、いったいどこから生まれるのか。


【その他の画像】


　2025年12月、Claude Codeで知られる米国のAI企業Anthropicは、自社エンジニア132人を対象とした調査結果を公表した。AIを最も深く使い込んでいるはずのエンジニアたちに、何が起きていたか。コーディングスキルの衰退である。それ自体は予想の範囲内だった。しかし、報告書が指摘する問題の本質は、その先にある連鎖にある。


　AIの出力を適切に評価するには、経験に裏打ちされた習熟が必要だ。しかし、AIを使い続けることで、その習熟に必要な実地経験が失われていく。Anthropicはこれを「監督のパラドックス」と呼んだ。使えば使うほど、チェックできなくなる。AIを開発している当の企業が、自社の社員を対象にその事実を確認した。


　クレジットカード会社・クレディセゾンの事例を見てみよう。現場の終礼を音声録音し、AIが議事録と翌日の申し送り事項を自動生成する。担当者が行うのは、最後のハルシネーションチェック（AIが事実に基づかない情報を生成する現象の確認）だけで、15分かかっていた作業が2〜3分に短縮された。



●誰も解決策を持っていない


　これは確かな成果だ。だが、立ち止まって考えてほしい。自分で一度も議事録を書いたことのない人間が、AIの生成した議事録を正しくチェックできるのか。抜け漏れを見抜くには、どの情報が重要かを理解していなければならない。ニュアンスのズレに気付くには、発言の文脈を読み取る訓練が必要だ。チェックとは、経験の結晶だ。経験なきそれは、形だけの確認に過ぎない。


　議事録に限らない。例えば、師匠の仕事を批評できるのは、同じ仕事をやり込んだ者だけだ。職人の世界では自明の話だ。


　昨今、急速にAI化が進むコーディング（プログラムを作成）も同じ構造にある。AIが生成したコードが「動作する」かどうかは、初心者でも確認できる。しかし「これは正しい設計か」「この実装は将来も保守できるか」を問えるのは、自らコードを書き続けてきた者だけだ。


　クレディセゾンのCTO・小野和俊氏は、この矛盾を率直に語った。「入社3年目まではプログラマーの生成AI利用を禁止している会社もある。自ら書く力を何らかの方法で身に付けなければ、レビューする力は決して身に付かないからだ」と。



　だが、小野氏自身は禁止に踏み込まなかった。では、会社として若手エンジニアへの教育支援は、何かあるのかと問われると、こう答えた。「基本的には独学だ」。率直な言葉だが、その率直さの中に、誰も解決策を持っていないという現実が透けて見える。


　小野氏はこんな話もした。最近、外資系企業の採用面接でこう問われるという。「AIにできなくて、あなたにできることは何ですか」。それに答えられなければ、採用されない。


●AIの誤りをどうやって見抜くのか


　では、AIを使い続けてきた社会人1年目がこの質問をされたとき、何と答えるだろうか。「ほとんどの人が、『ない』と答えるしかない」と小野氏は言う。


　これは個人の怠慢ではない。構造の問題だ。AIを活用するにはチェックが必要で、そのチェックには経験が要る。そして経験は、AIに頼らず自ら手を動かすことでしか積めない。誰もこの循環を設計できていない。企業も、学校も、政府も。



　今はまだ、かろうじて間に合っている。AIが普及する前に、自分の手で能力を身に付けた世代がいるからだ。その人たちがチェックを担っている。


　だが、AIネイティブとして育つ次の世代はどうなるのか。コードも、議事録も、文章も、最初からAIが書くものとして育った世代が、AIの誤りをどうやって見抜くのか。これは技術の問題ではない。教育の問題だ。その問いに、誰もまだ答えを持っていない。


（斎藤健二、金融・Fintechジャーナリスト）


ITmedia ビジネスオンライン

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