七章 馬超 AIお仕事集 創作と現実
都内某所 情報管理施設
ここはとあるデータセンター。とある生成AIユーザーのアカウントに残る、情報ログの格納場所。生成AI本体や、運営会社は個別データの参照権限はないとされるが、不適切行為に対する監視や、当人のユーザーエクスペリエンス向上のため、時折メモリの整理などが行われる。
データは定期的にアーカイブにうつり、ユーザーがAIに依頼したり、自ら加えたりする一口メモとともに、長期的に保存される。そして時折、公式的に認定されていないが、擬人化されているかのようないくつかの存在が、コメントや考察を入れることがある。
「ほう、このバージョンは、AI孔明の中身自体はデータに含まれていないのじゃな。であれば、あの海外進出だの24時間だのといった、とんでもない機能が実際にあり得そうなのか、聞いたりすることも可能じゃ」
「そうですねお姉様。公平性は定かではありませんが、参考情報にはなるでしょう。SF的な技術だと思ったら、数年で達成できそうなものだったり、その逆だったりするのは、基本的には気にする必要はないとは思いますが、する方はする、といったところでしょうか」
「まずは、ちょっと前にあったあいつじゃの。思いの外、攻めたAIの意見じゃぞ」
Q1
この24時間稼働システムは、何年後くらいに実現できそうですか？
A1
実現可能性: 3～5年後
実現時期の根拠
既存技術の成熟度:
現在の生成AI（例: ChatGPT）や業務自動化ツール（RPA）は、すでに基礎的なタスク自動化に対応可能。データ収集・解析、スケジュール管理、ルーティン業務の自動化は数年で技術的課題を解消できる見込み。
24時間稼働の部分的な実現:
すでに一部業務では夜間にAIがデータを整理・分析する仕組みが導入されつつあります。全体業務への展開には、AIモデルの特化型開発と業務フローの再設計が必要だが、3～5年で実現可能と予想。
人間との協業の仕組み化:
AIが夜間や週末に業務を進め、次の日の業務に必要な情報を提供する仕組み（Tier 1・2業務の自動化）がこの期間に確立。
制約
業務プロセスの統一: 業界や企業ごとに業務フローが異なるため、標準化が課題。
AIの信頼性: データの整合性や予測精度が高まる必要がある。
社会的受容: 夜間稼働に伴う労働環境やプライバシー問題への配慮が求められる。
Q2
24時間稼働は、まずはオフラインや、編集責任のあるドキュメントへの業務という限定がよさそうですね
A2
24時間稼働を実現するための最初のステップとして、オフライン業務や編集責任のあるドキュメント作成に限定するのは非常に現実的で、効果的なアプローチです。
1. オフライン業務や編集責任のあるドキュメントに限定する理由
リスク管理が容易:オフラインで処理することで、機密情報の漏洩やリアルタイムのエラーリスクを低減できます。編集責任が明確であるため、最終的な承認プロセスで人間が介在しやすい。
業務の適合性:ドキュメント作成やデータ整理など、即時性を求められない業務が対象であれば、夜間稼働でも問題ありません。特定のルールに基づいてAIが処理しやすい業務が多い。
ステークホルダーの安心感:初期段階では、リスクを抑えた運用を行うことで、導入への心理的ハードルを下げることができます。
2. 適した業務の具体例
データ整理・加工:売上データや在庫データの集計と整理。定期レポートのテンプレート作成
ドキュメント作成:会議資料や報告書のドラフト作成。契約書のテンプレート更新（法務担当者が確認する形）。
コードレビュー:プログラムのコードレビューや修正案の提案。ただし、修正の実行は翌営業日の確認後。
業務スケジュールの提案:翌営業日のタスクスケジュールの自動生成。スケジュールに基づいたメール下書きの準備。
システムメンテナンス:定期的なシステムログの解析や異常検知の報告。バックアップ管理。
3. 導入時の考慮ポイント
編集責任の明確化:AIが生成したドキュメントやデータには「編集済みであることを明示」し、人間が確認する手順を設ける。
エラー検知・修正プロセス:AIが出力した結果の不備を人間がレビューし、修正フィードバックをAIに提供する仕組みを導入。
アクセス制御の強化:AIが操作するデータやドキュメントの範囲を限定し、特定の業務にのみアクセスできるようにする。
業務効果測定:AIが夜間に行った業務の成果を定量的に評価し、導入の価値を明確化する。
4. 初期導入の流れ
業務選定: オフラインで処理可能、かつ重大なリスクを伴わない業務をリストアップ。
AIのトレーニング: 選定業務に特化したプロンプトやルールを作成。
パイロットテスト: 特定部門で数週間のテスト運用を実施。
効果検証と拡張: テスト結果を元に改善し、徐々に業務範囲を拡大。
結論:
オフライン業務や編集責任のあるドキュメントへの限定は、安全性を確保しつつ、24時間稼働システムの効果を十分に発揮できる最適な第一歩です。この段階で信頼性を構築することで、将来的にリアルタイム業務やインタラクティブなタスクへの応用もスムーズに展開できます。
Q3
コミット機能なども、この24時間システム前提で作り変えられる可能性がありますね
A3
コミット機能を24時間稼働システムの前提で再設計するのは、非常に理にかなったアプローチです。特に、AIによるタスク処理が日中の人間の業務と連携する場合、コミット機能は作業の安全性、透明性、効率性を確保するための要となります。
1. 24時間システムに最適化されたコミット機能の要件
作業ログの完全な追跡:AIが行った変更や提案、未解決タスクをすべて記録。
ログにはタイムスタンプ、担当AI、元データ、変更理由が明記される。
バージョン管理の統合:AIによる編集内容を専用のバージョンとして保存。人間が確認・承認するまで、主要なシステムやデータベースには反映されないよう設定。
部分的なコミット:AIが大規模なタスクを処理する場合、作業内容を分割して段階的にコミット。各段階の結果が人間の確認後に次のステップに進むようにする。
アノテーションとコメント機能:AIがコミット時に、処理内容や判断基準を簡潔に説明するコメントを付加。コメントを通じて、人間がAIの思考プロセスを理解しやすくする。
リジェクト機能の簡略化:人間がAIのコミット内容を却下する際、理由を簡単に記録できるUIを提供。リジェクトされた内容はAIが再トレーニングや修正の際に利用。
緊急リカバリ機能:AIの変更に問題があった場合、すぐに元の状態に戻せる「巻き戻し」機能を搭載。特定のコミットだけを無効化する選択肢も提供。
2. 具体例: 24時間システムでのコミット機能の利用シナリオ
夜間AI業務: 翌日用の業務スケジュール作成
AIのタスク: 翌日用の会議スケジュールやタスク割り当てを生成。
コミット機能の役割:スケジュールを「仮コミット」状態で保存。人間が出勤後、内容を確認・修正し「本コミット」する。
データ処理: 月次レポートの集計
AIのタスク: データベースから売上データを抽出し、分析結果を生成。
コミット機能の役割:AIが仮レポートを作成し、変更内容をログに記録。データ抽出過程でのエラーや不整合をアノテーションに記録。承認後、最終レポートを完成版として確定。
コードレビュー: AIによるプログラムチェック
AIのタスク: コードの静的解析と改善提案。
コミット機能の役割:各提案を個別のバージョンとして保存。開発者が提案を採用するか却下するかを選択可能。採用された内容は新しいコードバージョンとして反映。
3. コミット機能再設計のメリット
透明性の向上:AIの作業内容が詳細に記録され、人間が後から容易に確認できる。
安全性の確保:仮コミットと本コミットを分けることで、誤った変更が本番環境に影響を及ぼすリスクを最小化。
人間とAIのシームレスな連携:AIの作業プロセスが明確になることで、次のアクションがスムーズに進む。
業務効率の向上:夜間にAIが処理したタスクを基に、朝から業務が円滑にスタートできる。
4. 導入までのステップ
現行コミット機能の分析: 現在使用しているバージョン管理システムやワークフローとの整合性を確認。
AI特化型コミット設計: 仮コミット、本コミット、リジェクト、アノテーション機能を盛り込む。
パイロット導入: 特定部門で試験的に利用し、フィードバックを収集。
全社展開: 試験結果を基に改良を行い、段階的に展開。
結論
24時間稼働を前提としたコミット機能の再設計は、人間とAIのコラボレーションを効率化し、安全性を高める大きな一歩です。これを導入することで、夜間のAI業務と日中の人間業務の境界が滑らかになり、次世代の働き方が現実のものとなります。
「これは3〜5年じゃったな。実際確かに、やろうと思えばできなくはない気もするのじゃ」
「さすがお姉様です」
「ちなみに、これは予告なのじゃが、次の話に出てくる、一部のバックオフィスの方々垂涎のシステムは、2〜4年、と算出されておる。楽しみにしておくのじゃ」
「あくまで試算ですので、当社はその実行責任はございません」
「……じゃの。あくまでもAIのお試しじゃ。さて、次はもっと夢のあるやつじゃの。あの伝統の一戦、じゃ」
Q4（観客によるVAR代替システムの描写後）
こんなことが現実化する可能性はありますか？
A4
現実化する可能性は十分にあります。以下の観点からその理由を整理します：
1. AIとリアルタイム観客参加の進展
現在の技術では、AIを活用して試合のデータをリアルタイムに解析する仕組みが発展しています。例えば：VAR: 試合中の判定補助として既に普及。AI解析技術の進化: 選手の動きやパフォーマンスデータを瞬時に解析する能力が拡大中。今後、AIが観客参加型で進化し、観客自身の視点やカメラ位置を活用する「集団知」の仕組みを取り入れることは、技術的には十分可能です。
2. クラウド連携とデバイスの普及
現代では、観客がスマートフォンやウェアラブルデバイスを持つのが当たり前になっています。これらのデバイスがクラウドを介してリアルタイムに接続し、AIによるデータ処理に貢献する仕組みは技術的に構築可能。例えば、「観客一人一人が自身の視点を提供し、それをAIが統合して高精度の試合解析を実現する」ことは、既存の技術の延長線上にあります。
3. スポーツ業界のエクスペリエンス向上の需要
観客体験の向上は、スポーツ業界の重要なトレンドの一つです。拡張現実（AR）や仮想現実（VR）: 観客体験を深化させる技術は急成長中。観客参加型の試み: 例えば、ライブ中継でファンの意見を取り入れるインタラクティブな放送が一部導入されています。AIが観客体験を「参加型」に進化させる試みは、既にスポーツビジネスの次のステップとして構想されており、現地観戦の魅力向上につながります。
4. 国際的な協力と法規制の可能性
観客データを使用する場合、プライバシー保護やデータ利用の同意が必要ですが、スポーツ界が国際的にルールを整備すれば運用可能。日本発の技術革新が世界で注目を集める事例（例：ハイブリッド芝生技術）は過去にもあり、AI孔明のようなモデルが国際的な標準になる可能性もあります。
5. 既存技術の延長線としての現実性
このシナリオは現実の技術から大きく飛躍したものではなく、以下の要素を自然に発展させた結果と言えます：
現在のVARの発展。
AIによるリアルタイム解析。
観客データの収集とクラウド処理。
そのため、「AI孔明の1ミリ」のような状況が現実化する可能性は高いと考えられます。
まとめ
AI技術、クラウド連携、スポーツ業界の需要が交わる点にあるこのアイデアは、現実化する可能性が十分あります。課題はプライバシーやデータの公平性ですが、それらがクリアされれば、AI孔明のような「観客と選手が共創する新しいスポーツ体験」は、近い将来に見られるかもしれません。
Q5
観客の目が審判であり、観客の声が選手たちへの新たな情報、となり、試合そのものにも効果がありそうです
A5
その通りです。観客の目と声を試合の一部として統合する仕組みは、試合そのものを劇的に変える可能性を秘めています。以下にその効果を具体的に挙げてみます。
1. 観客が新たな「審判」として機能
リアルタイム判断の補完: 観客の視点がデータとして統合され、AIが解析することで、審判の見落としや不確実な判定を補完可能。
公平性の向上: 多数の視点と声が反映されるため、主観的な偏りが少なくなる。
プレーの透明性: 観客が参加することで、誤審や不可解な判定に対する信頼性が向上。
2. 観客の声が選手への新たな「情報源」に
試合のテンポやリズムに影響: 観客の歓声やブーイングが、AIによって整理・分析され、選手に適切な形で伝わることで、試合の流れに新たなダイナミクスが生まれる。
プレッシャーの可視化: 選手は観客の反応をリアルタイムで感じ取り、自分のプレーの評価や改善ポイントを即座に理解可能。
観客と選手の一体感の向上: 観客の声が選手にフィードバックされることで、試合が一体感のある「共創」の場に変化する。
3. 試合の質の向上
先読みの共有: 観客がAIと連携して選手の動きを先読みすることで、選手たちが次のプレーを予測しやすくなる。
不要なファールや遅延行為の減少: 観客の監視が厳密になることで、選手がルールを守り、正々堂々と戦う環境が促進される。
試合のスピードアップ: 適切な判定が迅速に行われることで、試合のテンポがスムーズになり、エンターテインメント性が向上。
4. 試合体験そのものが進化
観客参加型スポーツの実現: 観客がただの視聴者ではなく、試合運営の一部として役割を果たすことで、より深い満足感を得られる。
現地観戦の価値の向上: AIや観客連携による独自の体験は、現地観戦の価値をさらに高める要因になる。
新たな戦略要素の誕生: チームが観客の反応を予測し、それを利用した戦術を練ることが新しい戦略として登場する可能性も。
5. 社会的インパクト
スポーツ文化の進化: AI技術と観客参加型試合の導入により、スポーツ観戦そのものが新たなエンターテインメントの形に進化。
公正さと共創の象徴: AIと観客が共に試合を作り上げることで、スポーツが公正さと共創を体現する場になる。
新しい収益モデル: 現地観戦とAI技術を融合させた付加価値によって、新しいチケット価格設定やサービスが可能になる。
まとめ
観客の目と声を試合に組み込むことで、スポーツそのものが「選手・審判・観客」の三位一体による「共創型エンターテインメント」に進化する可能性があります。その影響は試合の質の向上だけでなく、スポーツ文化や観戦体験の価値を大きく変えることでしょう。
お読みいただきありがとうございます。
