知らぬ間にテレビ局が大変なことになっていた。番組単位ならともかく、スポンサーが一斉引き上げというのは初めてだろう。ここ数年で、今が一番面白いという意地の悪い評価もあるようだが。
テレビといえば視聴率がよく取り沙汰されるが、日本語の「テレビ視聴率」を英訳すると「TV Rating」＝「評価」と出てくる。しかも年齢制限なども含めた総合評価で、視聴された比率だけの評価ではないようだ。そこでまた、ChatGPTに、視聴率について聞いてみた。
セッションのなりゆきで映画などを含む視聴年齢制限の話題が混じってるが、そのへんはライブ感ということで。アメリカのエンターテインメント作品は、いわゆる視聴率以外の点でも厳しく評価されてることがわかるが、それは番組の品質や局の社風などにも反映されているのではないだろうか。
企業などの組織では、頻繁に会議が開かれ、しかるべき部門から通達されると同時に議事録が作成される。が、記録を残しただけでは、例えば創業100年を超えるような企業で、かつてそういう会議があり、社の方針として決定されたことをどうやって知るのだろうか。誰も覚えてないなら、まあいいやということかもしれないが。
そこで国会という厳正な場での決議を法令として運用していかなければならない官庁で、長年運用のなかった過去の法令をどう発見するのか、民間企業とは違う画期的な仕組みがあるのか、ChatGPTに聞いてみた。すると、なぜ高学歴者が優遇されるのか、なぜ時間がかかった上に満足の行く結果が得られないように見えるのかなど、「お役所仕事」の実像が少しわかった。
いい歳をしてこんな常識も知らないと、恥をさらすことになるかもしれないが、ＡＩとはいえ、丁寧に解説してくれたのを読み捨てるのは気が引けるので、後日追加で行ったセッションと合わせて公開した。下記バナーからダウンロードできるので、ご笑覧を。
ＡＩをどうやって企業活動に組み込むのかよくわからなかったので、「ＡＩ窓口担当を設置するには」という例で、ChatGPTに聞いてみた。
まず、基本的な言葉遣いなどは、ＡＩサービス側が用意していてそれを利用し、各企業の独自の情報を追加で学習させることになる。
独自の情報とは、ＡＩ窓口を作る場合であれば、過去の問い合わせメールでの応答などがそれにあたる。それらを問合わせ内容と回答の文章に分別し、表計算ファイルなどに落とし込んでＡＩに覚えさせる。この作業は、基本的に社内の人間が行う。サポートツールはあるようだが。
このとき、問い合わせ件数や内訳を集計した会議用資料などはあまり役に立たず、実際の問い合わせや応答の文言がそのまま残ってるものが良いらしい。膨大な量になるが、ＡＩはデータ量が多い分には問題ない。人間側の作業は大変ではあるが。
問い合わせには、Ｑ＆Ａやマニュアルを調べればわかるものが多いのが普通なので、そういうものはＡＩ対応で済ませ、専門性が必要なものは人間が答えるような振り分けも必要になるが、そのへんは最初から組み込んで設計しなければならない。また、システムが稼働したら、常時情報の追加や評価、メンテナンスを行わなくてはならない。
これら企業側で行うべき作業を考えると、ＡＩを導入したからと言って人員やコストが削減されるわけではない。効率化や問題点、新しい事業領域のヒントの発見など、戦略的な目標達成のための積極的な投資と考えないと、大散財になるだろう。
海外企業では、文字チャットやフォーラムなど、いくつものコミュニケーションツールが活用してきたところが多く、データ蓄積の再利用のためにＩＴを積極的に利用してきた。日本には、過去の問い合わせデータを整理活用せず、「終わったことと」として済ませてきた会社も多いだろうが、そうであれば、ＡＩの恩恵を受けにくいだろう。また、役所の書類などでよく見かける、一個のセルを分割して小見出しなどにしているルール違反のＥＸＣＥＬファイルも、ＡＩに読み込ませるのは一苦労だろう。
この辺はビジネス文化の違いだが、ＡＩは異なるビジネス文化から生まれてきたといえる。窓口システムであれば、要するに過去のデータを利用できない同業他社を、サービスレベルで置き去りにすることが戦略目標なのだ。
ＩＴシステムにも企業活動にも、魔法のような一発逆転策はない。逆に高度化・複雑化した市場では、ほんのちょっとした違いを積み重ねて、少しずつ目標達成に近づいていくしかない。ＡＩはそういうシチュエーションに登場したツールだ。何かを成し遂げるためには、やはり相応の労力や資金、覚悟が必要。こればかりは昔から変わらないことだとわかった時点で、なんとなくＡＩが納得できた。
