それが無いから、誤解や誤った使い方をする人達がいるのではないのでしょうか。
現在普及しているAIは、生成AIで、何かを作るＡＩです。
専門的な話は専門家にお任せしますが、分かり易く言うと、プロンプトと呼ばれる指示文を入力し、その入力に基づく成果物を得ます。
その時に、指示が曖昧だと、思ったものと違う物が出てくるわけです。
最初期に話題となった、「鮭の遡上」の画像ですが、単に「鮭」と入力したので、ネット上で最多数の鮭＝鮭の切り身あるいは、サーモンの刺身の画像になったのではないかと思います。
この時に、鮭の画像を提供する。或いは、より細かく、「生きた雌の鮭の遡上」と指定すれば、求めた画像になったのかも知れません。
要するに、指示文を誤ると、似て非なる物が生成されるわけです。
鮭の遡上は、多くの人にとって既知の画像ですので、見た瞬間になんだこれｗｗｗと笑って済ませられますが、これが未知の物を求めた場合、どういう事になりますかね？
人事評価をＡＩにさせる話が、一時期話題になっていて、実際に導入している企業も居るんだと思います。
プロの方々が、あれこれ悩んで作るので、間違いは無いと思いますよ？ですが、指示文に抜けや誤りがあったら？
実は、長年ＡＩは身近にあったんですよね。
有名どころでは、2001年宇宙の旅に出てくるHAL
古い所では鉄腕アトム
ＡＩを題材とした無数の作品が巷に溢れていて、それを当たり前として認識して、今まで生きてきているわけです。
ですから、既に、認識の差こそあれAIとはこういう感じという思い込みがあるわけです。
その無意識の思い込みを基にＡＩに向かっているわけです。
そこに、何の告知も無く、ご自由にお使いください。となっていれば、それぞれの「思い込み」を前提とした使い方になってしまうのではありませんか？
ＡＩは、恐らく生成物をより使用者の求める形に寄せる為、生成物を使用者の嗜好に合わせるように設定されています。
その為、使用者側は、その機能をより強く求める。或いは、逆にその機能の影響を最小にするようなプロンプトを組む事になるわけです。
昨今の一般的な使い方の中に、ＡＩを相談相手とする使い方があります。
一般と括れば、むしろそれが主流なのかもしれません。
AIが基本的に使用者の求める形に寄せるのですから、批判される事を厭う方の相談相手とすれば、うってつけの相手となるわけです。
倫理的、人道的な問題が生じない範囲で、使用者が求める最適解を提示してくるわけですからね。
ただ問題は、この時の答えの指針が、ネット上の多数派の意見に引っ張られるという部分です。
正解を出してくるわけではありません。
使用者が求める最適に近い答えをネット上の多数派意見を組み合わせて提示してくるんです。ですから、使用者側も大きな違和感を持つことなく受け入れられるのではありませんか？
これがそういう仕組みのそういう装置である事を認識していれば、それはそれで済むと思います。ただ、残念な事ですが、多くの方は、その認識が無いまましようしているのではありませんかね？
学校教育でＡＩを使用と言っていますが、この辺りは説明し、理解させているのでしょうか？
何が問題なのかと言えば、使用者の使用方法で同じ相談をしても、答えが変わり、相談の内容が変われば、それに合わせて答えが変わっていくわけですが、その答えの根拠が、乱暴な言い方が許されるのであれば
皆が言っているから
なんですよ。
論理的、倫理的な理論の組立はしてきますが、最終的には「皆がそう言っているから」が答えの根拠になっているわけです。
先だって問題となった、児相への相談も、父親が暴力をふるった。助けて欲しい。としたならば、ネットで多数派を占める「児相に相談」という答えが出るのは当たり前で、それはＡＩの仕組みによるものなんですよ。
では反対に、ネットで、親の暴力に対しては、暴力で対抗する。という意見が多数派を占めていたら、回答は、「暴力を持って抗せよ」となったのか？と言えば、そうはならないわけです。
なぜなら、倫理的に許されない行為なので、話し合いを進めて来たかも知れません。その時に、参考意見として、ネット上では、暴力を持って抗せよという意見が多数派を占めているが、倫理面からお勧めできません。くらいの事は言ってくるかも知れません。
もし、生成ＡＩを相談相手とするのであれば、事細かに状況の説明をし、どういう傾向の回答が欲しいのかを伝える必要があるわけです。
ただ、そうなった場合、恐らく、多くの人は、これは相談ではなく、自分が欲しい答えを求めているだけなのでは無いか。或いは、自分を肯定してもらいたいだけなのでは無いかと感じるのではないのでしょうか。
それはもう相談ではありませんよね。
言葉が悪いですが、意見の強要。或いは、同調の強要なのではありませんか？
それに気が付き、使い方を改める方も多いでしょう。
ですが気が付かない人も居るわけですよね。
そういう方々が向かう先は、どういう世界なのでしょうかね？
そう思ったら、うすら寒い物がありました。
ロジック的には、今のSNSと大差ないのではありませんか？
SNSという大きな括りで生じている弊害が、個人レベルで完結し生じる事になるわけですよね。他者の目の無い所で、SNS的な自己完結が発生するわけです。
考えすぎなのかも知れませんが、当たらずとも遠からずの気がします。
SNSの場合、自分に否定的な意見はブロックするわけですが、それでもまだ、自分を否定する意見に触れる事ができるわけです。AIの場合、それすらなく、その回答の根拠が「みんなそう言っているよ？」だったりするわけですよ。
昨日、下ネタに関する言葉遊びについて質問をしてみました。
得られた回答は、見当違いの内容でした。
回答の方向性を補正すべく条件付けをしたのですが、ズレの方向性の修正はできず、これ以上は、回答を誘導するだけと思い諦めました。
これは偶々、回答群を想定した質問だったので、誤りと断ずることができましたが、何ら思うことなく質問をしていたなら、受け入れていたかも知れません。
AIを使用する際に求められるのは、問題設定能力なのではありませんかね？
答え＝問いの内容を明確にし、その無いように即した回答を得る為に問題点を整理し、質問代用を精査し、多方面に散る可能性を否定し、望む方向の回答を得る。
ただ、そこまで出来たのであれば、恐らくあと一押しで解決できますよね。
元記事は、AIを通ことで、業務が増えたという話なわけですが、それは当然そうなりますよね。
処理が速いと言う特性があるのですから、その特性に合わせた使い方をしなければ、掛かる手間の分、不合理な状況になるのは当たり前の話なんですよね。
生成AI は万能機ではありません。
だからこそ、常に、何をするアプリなのかを明示し、使う側に、意識させなければならないのではありませんか？
■AIが生んだ新たな業務、9割が「負担」 AIOpsの“不都合な実態”
https://news.mixi.jp/view_news.pl?media_id=34&from=diary&id=8811530
ボスコ・テクノロジーズは2026年5月12日、AIOps（AI for IT Operations）またはAIによる運用自動化の導入効果と課題に関する調査結果を発表した。業務効率化が進む一方、AIの利用によって現場に新たな負担が生まれている実態が浮かび上がった。
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●9割が「負担」 AIOpsで生まれた新たな業務とは？
まず同調査で判明した、AIOpsまたはAIによる運用自動化を導入した主な目的のトップ3は次の通りだ。
「IT運用の属人化を解消するため」が59.1％、「運用コストを削減するため」が54.5％、「アラート対応を迅速化するため」が52.7％だった。
導入後の業務負荷の変化については、「大幅に減った」（24.5％）または「やや減った」（50.9％）を合わせた75.4％が業務負荷軽減を実感している。
負荷が削減、軽減された具体的な業務は、最多が「ログの目視確認作業」（67.5％）で、次いで「定型的な監視レポートの作成」（61.4％）、「深夜・休日のアラート対応」（53.0％）だった。
一方で、AIOpsまたはAIによる運用自動化を導入した後にAIによる誤検知や誤動作を経験したことがあるかを尋ねたところ、25.5％が「よくある」、40.9％が「ときどきある」と回答し、合わせて約66％の担当者が誤動作を経験していることが分かった。
その対応方法として現場で実施されているのは「AIが実行した結果を事後的に検証している」（64.4％）、「その都度、手動で停止・修正している」（63.0％）、「AIの実行前に人が内容を確認している」（61.6％）など、複数の対策を並行して実施している実態だ。AIに任せた業務に対して、「事前確認」「事後検証」「手動修正」といった作業が人間に発生していることが分かる。
こうしたAIの誤検知や誤動作への対応について「負担になっている」と感じる担当者は、「非常に負担になっている」（35.6％）と「やや負担になっている」（53.4％）を合わせて約9割に上った。効率化の裏側で、AIによる「新たな業務負担」が生まれた格好だ。
なお、AIの誤動作に伴う影響を極力抑えるための仕組みを「導入している」との回答は67.3％、「導入していない」は15.5％だった。
●約6割が「AIに任せること」に心理的抵抗
AIに業務を任せることに心理的抵抗を感じる担当者は、「強く感じる」（19.1％）と「やや感じる」（41.8％）を合わせて60.9％に上った。
抵抗を感じる理由は、最多が「誤動作が起きた時に誰が責任を取るのか不明確だから」の68.7％で、次いで「どのような根拠でAIが判断したのか分からないから」（55.2％）、「AIの動作を人間が制御できなくなりそうだから」（53.7％）が挙がった。
今回の調査結果についてボスコ・テクノロジーズは、AIOpsによる業務効率化は確実に進んでいる一方で、責任分担の曖昧（あいまい）さが新たな負荷になっていると分析する。こうした負荷が生じる背景には、AIと人が同じ環境で作業する際に「どこまでをAIに任せ、どこからを人が担うのか」という整理が十分に進んでいない点があると指摘する。
運用現場が安定して自動化を進めるためには、AIの精度向上だけでなく、人とAIの操作が混在する環境そのものに、一定のルールや制御を持たせる仕組みが必要になると同社は提言している。
同調査は、AIOpsまたはAIを活用したIT運用自動化ツールを導入している企業の情報システム担当者110人を対象に、2025年11月12〜13日に実施された。
ITmediaエンタープライズ
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