現場AI録 #86　「AIが書いた」で片づけると、見えなくなるもの。

はじめに

「この報告書、AIに書かせたんですか？」

生成AIを仕事で使っていると、こんな問いを聞くことがあります。

AIにアイデアを出してもらう。
構成を考えてもらう。
文章を整えてもらう。

このあたりまでは受け入れられても、

「全文をAIに書かせました」

となると、少し印象が変わる。

「それって本人が考えたの？」
「AIに任せただけじゃない？」
「AIが書いたなら、誰がやっても同じでは？」

確かに、そう感じるのも分かります。

でも最近、AIを仕事で使いながら、
少し違うことを考えるようになりました。

「AIが書いた」という一言で片づけると、
その文章ができるまでに人間が何をしたのかが、
見えなくなるのではないか。

今回は、そんなことを考えてみます。

同じ「AI全文作成」でも、中身はかなり違う

たとえばAIに、

「このデータをもとに、業務改善の報告書を作って」

と頼み、出てきた文章をそのまま使う。

これもAI全文作成です。

一方で、同じデータを渡して、

「この原因の捉え方は違う」
「数字だけでは現場の状況が見えない」
「別の原因も考えられない？」
「実際には、この工程でこんなことが起きていた」
「その対策では現場では回らない」

と何度もやり取りする。

原因を考え、AIの見方に違和感を示し、
別の可能性を探り、現場の経験を加えていく。

そして最後に、

「ここまでの検討をもとに、報告書としてまとめて」

とAIに文章化してもらう。

これも、完成した文章だけを見ればAI全文作成です。

でも、人間がやっていることはかなり違います。

前者では、人間は主に「依頼」をしている。

後者では、AIが文章を生成するまでに、
人間が選択し、疑い、判断し、意味づけている。

それを「AIが書いた」という一言で括ってしまうと、
この違いが見えなくなります。

文章の個性と、思考の個性

ここで「個性」も少し分けて考えてみます。

語尾。
言葉遣い。
文の長さ。
比喩。
リズム。

これは文章の個性です。

AIに全文を書かせると、この部分は平均化されやすい。

読みやすい。
きれいにまとまっている。
論理も通っている。

でも、どこかで見たことがある。

いわゆる「AIっぽさ」が出ることがあります。

一方で、

何に注目したか。
どこに違和感を持ったか。
何と何を結びつけたか。
どこまで掘ったか。
何を捨て、何を残したか。

これは思考の個性です。

同じAIの回答を見ても、

「なるほど」とそのまま進む人もいれば、

「ほんとに？」

と止まる人もいる。

その「止まる場所」は、人によって違います。

過去の経験、持っている知識、普段接している人、価値観。

そうしたものが、AIの答えをどう受け取るかに影響する。

だから、最終的な文章をAIが書いたからといって、
思考の個性までなくなるとは限りません。

一般論は、どこから「その人の考え」になるのか

たとえば、

「AIを使えば業務を効率化できる」

これは、多くの人が言える一般論です。

そこから、

「どの業務が効率化できる？」

と考える。

さらに、

「仕事を分解したら、AIに任せられる部分と、
　人が判断すべき部分が見えてくるのでは？」

と考える。

そして、

「AIによる効率化とは、仕事を丸ごとAIに渡すことではなく、
　人が担う仕事を見直すことなのかもしれない」

と意味づける。

使っている情報そのものは、特別なものではありません。

違うのは、

どこを選び、どこで立ち止まり、どう解釈したか。

一般論から個性が生まれる境界は、
このあたりにあるのではないでしょうか。

個性とは、必ずしも「誰も知らないことを言うこと」ではない。

同じ情報を見て、どこに意味を見つけるか。

そこにも、その人らしさは現れます。

「AI全文作成」の中身を5段階に分けてみる

そこで、文章が完成するまでの人間の関わり方を5段階に分けてみました。

段階に応じてAIの使い方、人間がしていることは異なります
　Lv1 生成「○○について書いて」テーマを与える
　Lv2 選択複数案から選ぶ好き・嫌いを判断する
　Lv3 修正「そこは違う」違和感を示す
　Lv4 探索「逆は？」「別の見方は？」問いを動かす
　Lv5 意味づけ「自分はこう考える」経験や価値観と結びつける

しかし、日常会話で出てくるのは、

Lv1でも「AI全文作成」。
Lv5でも「AI全文作成」。

ということです。

最終的な文字を生成したのは、どちらもAIです。

でも、そこに至るまでの人間の関与はまったく違う。

もちろん、Lv5が偉くてLv1がダメという話でもありません。

定型的な案内文ならLv1で十分かもしれない。

一方で、業務改善の提案や重要な報告のように、
自分の判断を含める必要がある文章なら、
Lv4やLv5までAIと往復する意味がある。

大切なのは、AIを使ったかどうかではなく、

その文章の目的に対して、人間が何を担ったのか。

なのだと思います。

「AIは○○」も、少し主語が大きすぎる

考えてみると、これは文章作成だけの話ではありません。

「AIを使うと考えなくなる」
「AIは仕事を奪う」
「AIで作った資料は信用できない」
「AIを使えば生産性が上がる」

どれも、ある条件では成立するかもしれません。

ただ、「AI」「AIを使う人」「AIで作ったもの」と大きく括った瞬間、
その中にある違いが見えにくくなります。

たとえば、

AIに答えを聞いて終わる人。

そして、

AIの答えに「ほんとに？」と反論し、さらに考える人。

どちらも「AIを使っている人」です。

でも、思考への影響まで同じだとは限りません。

AIが身近になればなるほど、

「AIを使った／使っていない」という二分法だけでは、
　実態を捉えにくくなっていく。

そんな気がしています。

「AIが書いた」の、その先を見る

「この文章はAIが書いたのか、人が書いたのか」

分かりやすい問いです。

でも、その二択だけでは見えないものが増えてきました。

生成したのか。
選んだのか。
違和感を示したのか。
問い直したのか。
自分なりの意味を与えたのか。

だから私は、

AIが何％書いたかより、人間がどこで判断したか。

を見る方が、その文章の実態に近いと思っています。

文章を書く行為の一部をAIに渡しても、思考まで渡す必要はありません。

そして、これは「AI全文作成」だけの話でもない。

主語を大きくすると、議論は分かりやすくなる。
でも、分かりやすくした瞬間に、本質を落としていることもある。

「AIが書いた」
「AIを使った」
「AIは○○だ」

そんな言葉を見かけたとき、

その中では、人とAIがそれぞれ何をしていたのだろう。

もう一段だけ分解してみる。

AIが当たり前になるほど、
そんな見方が必要になってくるのではないでしょうか。