AIの情報って、毎日のように増えてます。
新しいモデルが出た、新機能が追加された、このツールが便利らしい。
でも、見てるだけだと正直あまり意味がないんですよね。
僕は、AIを「詳しく知っているか」よりも、実際の仕事や副業の中で使える形まで落とし込めるかの方が大事だと思ってます。
なのでこのブログでは、新しいサービスを見つけたら、とりあえず褒める、みたいな記事は書きません。
公式情報を確認して、実際に触って、他の方法とも比べて、使いにくいところも見ます。
そのうえで「これなら使える」と思ったものだけ、自分なりの結論まで出して記事にしていきます。
AIは、触った回数より「仕事に組み込めたか」だと思う
ChatGPTを開いて質問するだけなら、もう珍しくないですよね。
文章を書かせる。アイデアを出させる。画像を作る。
もちろんそれだけでも便利なんですけど、ぶっちゃけ、それだけなら差はあまりつかないと思ってます。
僕が面白いと思っているのは、その先です。
たとえばブログなら、記事を書くところだけAIに任せるんじゃなくて、情報収集、構成、画像、WordPressへの反映、SNS用の文章まで、どこまで一つの流れにできるのか。
表計算なら、単に関数を聞くんじゃなくて、実際の業務ファイルをどこまで壊さず更新できるのか。
画像生成なら、1枚きれいな画像が出るかではなく、条件を変えても同じ品質で繰り返し使える形にできるのか。
ここまでやって、やっと「使える」に近づくと思うんですよ。
新しいものは、まず調べてから実際に試す
AI系の記事で一番避けたいのが、公式ページを少し読んで、そのまま説明だけして終わることです。
それなら公式を見る方が早いですからね。
僕は新しい機能やサービスを使うとき、まず仕様や料金、制限を調べます。
そのあと実際に使ってみて、想定していた使い方が本当にできるのかを確認します。
ここで結構ズレるんですよ。
説明だけ見ると便利そうなのに、実際の作業に入れると手数が多かったり、別の方法の方が早かったりする。
逆に、最初は地味に見えた機能が、作業全体で見るとかなり効くこともあります。
スペックより、実際の作業の中でどう動くか。
このブログでは、そこを見ていきます。
一回うまくいっただけでは、記事にしない
AIって、たまたま一発でうまくいくことがあります。
でも、その一回だけ見て「この方法は使える」と書くのは危ないんですよね。
条件を少し変えたら崩れる。別の日にやったら精度が落ちる。途中で人間がかなり手直ししていた。
こういうことは普通にあります。
なので、なるべく同じ作業を何回か繰り返して、再現できるかを見ます。
うまくいかなかったら、指示の出し方を変える。ツールを変える。そもそもAIにやらせない方が早いなら、それも結論にします。
まぁ、全部AIでやれば正解、ではないんですよ。
人間がやった方が早いところは普通にありますし、そこまで含めて使い分けを決める方が現実的です。
「できる」より、「どこまで任せられるか」を見る
AI関連の記事でよくあるのが、「これもできます、あれもできます」という話です。
でも実際に使う側からすると、知りたいのはそこじゃないと思うんです。
どこまで任せて大丈夫なのか。
どこで確認が必要なのか。
どこから先は人間がやった方が早いのか。
この線引きが分かると、一気に実用的になります。
僕自身、ブログ運営でも画像生成でも、表計算でも、最初から全部任せることはしていません。
まず一部だけ任せる。問題がなければ範囲を広げる。失敗したら戻す。
この繰り返しです。
このブログで書くのは、僕なりに答えが出たもの
なので、このブログは「AIを勉強していく記録」ではありません。
新しいツールを見つけて、触ってみました。すごかったです。で終わるつもりもありません。
調べる。
試す。
失敗する。
やり方を変える。
もう一度試す。
そこまでやって、「自分なら今はこの使い方をする」というところまで持っていく。
記事にするのは、そのあとです。
もちろん、AIは変化が速いので、半年後には結論が変わっていることもあると思います。
そのときは、また試して変えればいい。
僕自身、43歳ですが、年齢を売りにしたブログにするつもりはありません。
AIに詳しいふりをするつもりもないです。
ただ、実際に使って、比べて、失敗して、その中から残ったものなら書ける。
このブログでは、そういう情報を積み上げていこうと思ってます。
