いま、さまざまな分野でＡＩが利用され、成果をあげているものも、無理に使わなくてもと思うものもある。中でもチャットは文章作成などと比べて、データセンターのリソースをかなり使うらしい。その分ユーザーにとってはコスパのいいサービスだとも言える。そこで、ＡＩとのチャットでユーザーの質問内容の専門性やユニーク度と、セッションの有用性を比べて、直感的なグラフにしてみた。
まず❶は、ユーザーが精通している専門分野や、非常にユニークなアイデアについて問うた場合。これについては、ＡＩはあまり助けにならない。答えが常識的すぎて、せっかくのユニークさを補強してくれない場合がある。特にＡＩの返答は説得力があるので、会話が凡庸な結論に引きずられていく恐れがある。
それに比べて❸のように、ユーザーの知識が不足している分野については、有用な情報が返ってくる。特に名称のわからない概念について調べるというような、検索エンジンでも難しかったことが簡単にでき、情報不足があっという間に補われる。ただしこれはあくまでユーザーが知らなかっただけなので、発見といえるほどではないこともある。
注目したいのは❷のような、一般常識からそれほど離れない程度のユニークなアイデアについて問い掛けた場合。ＡＩの返答が常識的な情報であることは変わりないが、アイデア実現の可能性を高めるような情報が返ってくることが多い。例えば類似アイデアが商品化されているかどうかは、検索ではなかなかわかりにくい。また関連する情報源や、具体的な問い合わせ先、関係官庁の窓口など、ユーザーが気がついてないが実現化に必要になる情報を、提案してくれることもある。中にはＡＩ独自のウソ（ハルシネーション）もあるようだが、もともと内容に責任を負わないブレーンストーミングのようなものだと思えばいいのだ。
ＡＩとのチャットは、❶のように、特許になるくらいユニークな情報には向かないが、❷のような実用新案的なアイデアに関するセッションは、有用かもしれない。熟練のキャッチャーのアドバイスを受けているうちに、次第に豪速球が投げられるようになるというような、知のキャッチボール体験ができることもある。ちなみに、こちらの問いの後に、システムから”よりよい答えのために考え中”というような表示が出たり、返答が有用だったかどうかをたずねてきた場合は、図中❷の創造的で有用なセッションだったと、個人的には思うことにしている。
