岡田颯太の動画「ChatGPTに仕事を頼んで、PCを閉じる。Dotsで何が変わる？」をもとに、試した内容と、自分の仕事で使う時の考え方をまとめました。
AIに頼んだあと、自分が指示し続けなくても進む仕事は何か。
PCを閉じたあとも続く仕事
AIへ仕事を頼んだのに、次の指示を出すために、ずっとパソコンの前にいる。
便利にはなった。
でも、仕事から離れられてはいない。
ChatGPTのDotsで気になるのは、そこが変わることです。
自分が席を離れたあとも、別の場所で仕事が進む。
ただし、PCを閉じれば何でも続く、という話ではありません。
この記事では、公式の仕組みとアンケートの説明例から、PCを閉じても続く仕事と、つないでおく必要がある仕事を分けます。
戻った時に何を受け取りたいかまで考えてみましょう。
クラウドと自分のPC
まず答えを言うと、Dotsは自分専用のクラウドコンピューターを持ちます。
自分のパソコンと同じ場所で動いているだけではないんです。
クラウド側で必要な情報や道具へ届く仕事なら、自分がその画面を開き続ける前提が変わる。
一方、自分のPCにしかないファイルや、接続が必要なアプリを使うなら、その条件は残ります。
たとえば、自分のPCの電源を切って、そこにしか入っていない動画を編集しておいて、と頼んだとします。
AIがクラウドにいることと、その動画へ届くことは別ですよね。
離席できるかを決めるのは、AIの名前だけではありません。
作業する場所と、材料のある場所。
その間がつながっているかです。
では、ちゃんと材料に届く時には、何が変わるのか。
公式に紹介されているのは、新しいデータが入ったら分析を更新し、結果が変われば説明や図も直す、といった仕事です。
一回返事をもらうだけでなく、次の情報が来たあとにも仕事が続く。
ここを、身近なアンケートの例で考えてみます。
20件から50件へ更新する例
これから話す数字は、仕組みを説明するために作った例です。
僕の店舗でDotsを動かして、この結果が出たという実験紹介ではありません。
お客さんのアンケートが、まず二十件集まったとします。
そのうち六件に、待ち時間への不満がある。
最初の集計では、待ち時間を見直す必要がありそうだ、と考えます。
そのあと、回答が三十件増えて、合計五十件になりました。
増えた三十件では、待ち時間の不満は一件。
予約方法への迷いが十二件あった。
最初の二十件だけを見ていた時と、全体を見た時では、次に調べたいことが変わりますよね。
最初の六件は消えませんが、待ち時間だけを直せばいい、と決めるのも早そうです。
普通のチャットで進めるなら、新しい三十件を自分で渡して、前の二十件と合わせて、集計し直して、と頼む。
その結果を見て、前と何が変わったか、また質問する。
この往復も便利ですが、自分が毎回つなぎ役になっています。
続く仕事として渡せたら、次の回答が来た時点から、集計と比較まで進めてほしいわけです。
何を受け取れば助かるか
ここで、欲しい結果を二つ並べてみます。
一つは、アンケートが三十件増えました、という通知。
もう一つは、五十件へ更新しました、最初の集計から変わったのはここです、という比較。
戻った時に判断しやすいのは後者ですよね。
AIが長い時間動いていたことより、自分が次の問いへ進めることに意味があります。
ただ、数字が変わったら必ず方針も変える、ではありません。
さっきの例なら、増えた回答は別の曜日のお客さんだったのかもしれません。
予約の手段が違う人たちかもしれない。
だから、全体の集計に加えて、どの回答からそう言っているかも残してもらう。
結論だけを受け取るより、気になったところを自分で確かめられる形にします。
AIへ任せたい仕事を考える時は、いま自分が何度も頼み直しているかを思い出すと見つけやすいです。
新しいファイルを渡す。
前の結果へ足す。
差を比べる。
説明を直す。
同じ仕事の続きを毎回口でつないでいるなら、その流れごと渡せないか、と考えられます。
質問を一回減らすより、繰り返す作業を一つ減らす見方です。
今回のアンケートなら、こんな依頼にします。
毎朝九時に、このフォルダの新しい回答を確認して、集計を更新してください。
前回と傾向が変わった項目は、件数と元の回答が分かる形にしてください。
資料を更新したら、変更点を短く知らせてください。
お客さんへの返信や、お店の設定変更はこの仕事には含めません。
これは僕が考えた依頼例で、Dotsの実行結果ではありません。
自分の仕事へ当てはめるためのシートには、材料、続けてほしい作業、戻った時に受け取りたいものを書けるようにしています。
ここからは、逆に、今は渡さない方がよい仕事も分けておきます。
ここが分かると、最初の一つを選びやすくなります。
最初に渡す仕事を選ぶ
先ほどの、PCにしかない動画の例のように、材料に届かない仕事はそのまま渡せません。
次に分けたいのは、途中で人の判断が要る仕事です。
たとえば、企画の方向を決めたい。
相手との約束を変えたい。
そういう仕事まで、席を離れたまま全部決まると考える必要はありません。
判断の材料を揃えるところまで進めてもらうだけでも、戻ったあとの始まり方は変わります。
三つ目は、更新は必要だけど、毎回通知が欲しいわけではない仕事です。
回答が一件増えるたびに長い報告が届いたら、今度は読む仕事が増えます。
資料は更新しておいて、判断に関わる変化があった時に知らせてほしい。
作業を続けることと、人を何度も呼び戻すことは、同じにしなくていいんです。
なお、何も頼んでいなくても勝手に資料を書き換える、という話ではありません。
背景での自発的な研究は読み取りが中心です。
繰り返し資料を更新してほしいなら、何をいつ更新する仕事なのかを渡し、その接続先で許された範囲で動いてもらいます。
利用できるプランや作業量の条件も、自分の画面で確認してください。
最初の一つなら、昨日までと今日の数字を比べる、といった仕事から試せます。
どの資料へ新しい数字を反映してほしいかが決まっていれば、終わったあとにも確かめやすいからです。
戻った時に見る結果
そして、戻ったら見るのは、返事の立派さより、実際の結果です。
更新された資料は開けるか。
新しい回答まで入っているか。
前回とどこが変わったか分かるか。
ここまでできて初めて、自分がその作業から離れられた、と言えます。
離席できるAIだから確認しない、ではなく、確認する対象がやり取りから成果物へ変わるんです。
Dotsで期待したいのは、AIと会話する時間がどんどん増えることではありません。
仕事を渡して、自分は別の仕事や生活へ戻れて、次に見る時には一歩進んでいることです。
自分だったら、毎回頼み直している何を一つ渡したいか。
新しい機能名を覚えるより、そこを考えると、PCを閉じたあとに何が変わってほしいのかが、かなり具体的になると思います。
自分の仕事で試すなら
繰り返し同じ情報を渡し直している作業を一つ選ぶ。
クラウドで扱える情報と自分のPCだけにある情報を分ける。
実際に使える接続・プランで小さな一件を動かし、元情報が更新された後の成果物を照合する。
よくある質問
PCの電源を切れば、どの仕事も進みますか？
クラウドで作業することと、必要な素材へ届くことは別です。
自分のPCだけにあるファイルや接続が必要なアプリは、その条件を確認します。
AIが長く動けば仕事を任せられたと言えますか？
更新した資料が開けるか、新しい回答が反映されたか、前回との違いが分かるかで確かめます。
長く動いた事実だけでは判断しません。
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