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はじめての方は #001 から順に読むのがおすすめです。
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第0章 はじめに ― AIってそもそも何?
「全社員AI使え」って言われたのに、なんで俺だけ使いこなせてないんだ問題
会社でAIを使いこなせないのはあなたのせいじゃない。AIの正体は"予測マシン"。仕組みを知れば頼み方が変わる——AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第1回。
続きを読む →で、結局どのAI使えばいいんだよ問題
「最強のAI」探しは時間の無駄——ChatGPT・Gemini・Claude・Copilot、どれを使えばいいのか問題に終止符。選ぶ軸は性能ではなく生活圏。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第2回。
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第1章 AIの得意・苦手を知る
AIは"賢い"のか"賢いフリ"なのか問題
AIは本当に賢いのか、それとも賢いフリなのか——国際数学オリンピック金メダル級なのに、小学生の算数の引っかけで転ぶ理由。AIの「理解」の正体と付き合い方の結論を、AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第3回。
続きを読む →AIが自信満々に嘘をつくんだが問題
AIが平気で嘘をつくのはなぜか——正体は故障ではなく「自信満々の穴埋め」。実在しない判例6件を提出した弁護士事件から、危険地帯4つ(固有名詞・数字・出典・最新情報)と対策3つまで。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第4回。
続きを読む →AIに任せていい仕事・ダメな仕事の見極め方
AIにどこまで任せていい?合言葉は「たたき台はAI、最終判断は人間」。ハーバード×BCGの758人実験が示す"仕分け"の威力(得意領域内は品質+40%・領域外は逆にマイナス)と、任せる前の3つの問い。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第5回。
続きを読む →俺の入力、AIに学習されて漏れないのか問題
AIに入力した情報は学習されて漏れるのか?——「文脈」と「学習」は別の仕組み。個人アカウントはデフォルト学習ONの時代、会社の情報は法人契約で。サムスン事件・共有リンク露出事件が示す本当の漏洩経路と、機密を守りながらAIを使う上級テクまで。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第6回。
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第2章 AIを実際に使ってみる
チャットAI、"会話の区切り方"だけで急に賢くなる
AIが使ってるうちにバカになった気がする——原因はあなたの会話の長さかも。チャットAIは毎回会話全体を読み直している。「1スレッド1テーマ」と引っ越し術だけで返事の質が一段変わる理由を、Lost in the Middle・Context Rot研究とともに。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第7回。
続きを読む →毎朝AIに自己紹介するの、もうやめていいらしい
新しい会話のたびにAIへ自己紹介……その手間、プロジェクト機能で今日から不要に。ChatGPT・ClaudeのProjects、GeminiのGems——「部屋に貼り紙」の例えで仕組みを理解し、固定すべき4項目と部屋の使い分けまで。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第8回。
続きを読む →AIの答え、毎回コピペして整えてない? それ二度手間だぞ
AIに作らせた表を、結局エクセルに手で打ち直してない? その清書、丸ごと要らない。チャットの「机」の隣に開く"作業台"(Claude=Artifacts/ChatGPT・Gemini=Canvas)で、表・資料・簡単な動く道具まで完成形で受け取る使い方を、AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で。AI入門・第12回。
続きを読む →AIを通常業務に定着させる鍵は、気合いじゃなく習慣
AIが便利なのは分かった。なのに気づくと使ってない——それは根性の問題じゃなく「思い出した時に使おう」としているから。鉄板レシピ4つを決めて"きっかけ"に紐づける、通常業務への定着のコツを、習慣化の研究(平均66日)とともに。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第13回。
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第3章 頼み方(プロンプト)の基本
プロンプトの書き方、実は3つしかなかった
AIへの頼み方(プロンプト)で書くことは、指示・文脈・出力形式の3つだけ。書かなかった分は「世界の平均」で穴埋めされる——AIの返事が他人行儀になる本当の理由と、文脈の線引き基準「社外のプロに言うこと」まで。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第10回。
続きを読む →AIへの頼み方は、新人への仕事の振り方と同じだった
「いい感じにまとめといて」でAIも新人も事故る理由は同じ——相手はあなたの頭の中を読めないから。曖昧語を基準に翻訳する方法、最強の文脈「何のために」、モヤモヤを突破する"先に質問させる"術まで。伝わらない指示が招く年1.2兆ドルの損失データも。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第11回。
続きを読む →AIに"役"を与えると別人になる。ただし頭は同じ
「あなたは経験20年のプロ」——AIに役を与えると別人みたいに変わる。でも変わるのは"視点と言葉遣い"だけで、知識も計算力も増えない(162の役×2410問の実験で証明)。役が本当に効く2場面と「役+判断基準」の実戦形まで。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で学ぶAI入門・第12回。
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第4章 プロンプトを作り込む(中級)
AIに長い資料を貼る前に——指示と素材を分けないと事故る
AIに長いメールや資料をまるごと貼って頼むと、素材の中の一文まで"指示"と誤読して事故る(例:客の「全額返金しろ」を実行)。指示と素材を"囲って"分ける3つの型と、区切り記法のコツ(ClaudeはXMLタグが効く)を、AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で。AI入門・第14回。
続きを読む →AIの答えが毎回長すぎる人は、"形"の注文を忘れている
3行でいいのに卒業論文みたいな答えが返ってくる——それは形式を"お任せ"にしたから。AIは書かれなかった形を「世界の平均」(丁寧・網羅的・長い)で穴埋めする。形の注文3つの型(名指し・枠を渡す・使い道を言う)と、書式だけで正答率が最大76ポイント振れた研究を、AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で。AI入門・第15回。
続きを読む →即答させると答えが"浅く"なる!? AIにも"考える時間"をあげてくれ
AIに見積もり比較を頼んだら、1秒の即答「B社がおすすめです」——裏を取ったら浅かった。AIは結論から書き始めると、残りが全部その正当化になる。「まず論点を洗い出して」の一言と工程表で"考える時間"を渡す方法、「Let's think step by step」の5単語で正答率が17.7%→78.7%になった研究を、AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で。AI入門・第16回。
続きを読む →AIに"いい感じ"が伝わらないのは、見本を1個ケチってるからだ
「簡潔に、でも堅すぎず、箇条書きで…」と形容詞を10個並べてもAIに伝わらない——それは見本を1個ケチっているから。過去の完成品を1つ見せればトーンも形も一発で伝わる(few-shot)。良い例と悪い例のセット技、GPT-3で見本ゼロ→1個→複数が64.3%→68.0%→71.2%と伸びた研究を、AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で。AI入門・第17回。
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第5章 複雑な実務で使いこなす(上級)
AIの嘘は、根性で見張るな。"仕組み"で封じろ
AIの嘘を毎回手動で検品するのは根性論——対策は頼み方に焼き込む"標準装備"にする。①逃げ道(分からないなら分からないと書け)②根拠と引用の義務化③資料限定の3つで、嘘は出にくくなる。「分からない」を許すと誤答が75%→26%に減った研究(正答率はほぼ同じ)も。AIロボ社員アキと同僚カズの雑談で。AI入門・第18回。
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アキペディア ― AI用語辞典
【アキペディア】ハルシネーションって何?
ハルシネーションとは?——AIが知らないことを自信満々にでっち上げる現象。実は昔のAI研究では褒め言葉だった? 定義・原因・出やすい場面・対策まで、AIロボ社員アキが辞書より分かりやすく解説するAI用語辞典【アキペディア】第1回。
続きを読む →【アキペディア】生成AIって何?
生成AIとは?——文章や画像を"新しく作り出す"AIの総称。従来の「見分けるAI」との違い、仕組み(予測マシンの応用)、種類、注意点まで。ChatGPTが2ヶ月で1億人を集めた理由も。AIロボ社員アキが辞書より分かりやすく解説するAI用語辞典【アキペディア】第2回。
続きを読む →【アキペディア】LLMって何?
LLMとは?——大量の文章で鍛えた"言葉の予測マシン"。ChatGPTとの違いは車とエンジンの関係、「LLM搭載」が当たり前な理由、"言語モデル"が1951年生まれという豆知識、パラメータ1,750億個の意味まで。AIロボ社員アキが辞書より分かりやすく解説するAI用語辞典【アキペディア】第3回。
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プロンプトレシピ
【プロンプトレシピ】議事録の殴り書きが、一瞬で"配れる形"になる
会議の殴り書きメモを貼るだけで、決定事項・ToDo・持ち越しに自動仕分け——コピペで使える議事録プロンプト。誰が・何を・いつまでにの形に整い、雑談は省かれ、曖昧な点は「要確認」で残る。AIロボ社員アキと同僚カズのプロンプトレシピ第1回。
続きを読む →【プロンプトレシピ】勝手な約束をしない、メール返信の下書きプロンプト
取引先への返信、下手に書くと"約束"になって怖い——値引き・納期などの未確定事項を本文で確定させず【要確認】に隔離する、コピペで使えるメール返信プロンプト。受信メールを貼るだけで丁寧な下書きが出る。AIロボ社員アキと同僚カズのプロンプトレシピ第2回。
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