【Pharma AI Nexgen-製薬AIネクスジェン-】コラム作成をAIに丸投げしてみた

こんにちは、ファーマ・テック・トランスレーターの石川です。

AIに丸投げするのと自分でつくる場合の違い

今回は、コラム作成を生成AIに丸投げしてみましょう。 

WordのCopilotを開きます。デフォルトでCopilotが、下図のように聞いてきますのでそれに答えます。 

組織に参加する新人を作業指導した経験の話を最初に挿入します。 

口頭で説明しただけでは、思わぬ誤解が生まれることがあり、分かりやすい文書（SOP）を作成してこれに基づいて実際の作業を見よう、見まねで行ってもらい、監視不要の状態が確認できたら作業を任せます。これと同じように、生成AIにタスクを依頼する場合にもこれに似た工夫が必要になります。 

この類推と実際の生成AIとの作業連携について分かりやすいコラムを作成します。 

以下は、この依頼を受けて、Copilotが作文してくれたそのままです（最後に述べるように一か所修正しています）。 

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生成AIとの連携は新人指導と似ている？――現場経験から考える効果的なタスク依頼のコツ 

実体験をもとにした人とAIの協働術 

組織に新しく加わった人の作業指導を担当した際、私は様々な工夫が必要であることを強く実感しました。最初は、口頭で手順を説明するだけで伝わるだろうと考えがちですが、実際には思わぬ誤解や勘違いが生まれ、期待した通りに作業が進まないことも少なくありませんでした。 

そこで私は、誰が読んでも分かりやすい標準作業手順書（SOP）を作成し、この文書に沿って実際の作業を「見様見真似」で進めてもらうことにしました。文書と実演を組み合わせることで、徐々に作業への理解が深まり、最終的には監視が不要なほど自立して業務をこなせるようになるのです。こうした段階を経て、初めて安心して作業を任せることができます。 

この新人指導のプロセスは、生成AIにタスクを依頼する場面ともよく似ていると感じます。AIもまた、人間がどんなゴールを望んでいるのか、どのような文脈や手順で進めればよいのかを、最初から完全に理解してくれるわけではありません。 

生成AIにタスクを依頼する際のポイント 

AIによる成果物の質や精度を高めるためには、次のような工夫が有効です。 

• タスクの目的とゴールを明確にする 

• 何を求めているのか、どんな形で結果が欲しいのかを具体的に伝えます。 

• 実際の例や参考資料を示す 

• SOPのように、サンプルやテンプレートを提示するとAIの理解も格段に深まります。 

• 段階的にフィードバックを与える 

• 一度ですべてを求めるのではなく、小さな成果物ごとに修正点や良かった点を伝え、徐々に完成度を高めます。 

• 想定外の解釈やミスにも寛容に 

• 新人が誤解するのと同様、AIも指示の曖昧さから思わぬ答えを返すことがあります。原因を分析してコミュニケーションを調整しましょう。 

「人」と「AI」の共通点と違い 

新人指導とAIの活用、両者に共通しているのは「分かりやすい手順や情報の提示」が最も大切だという点です。しかし、AIの場合は感情や経験に基づく自己判断はなく、与えられた情報やルールで機械的に処理を行います。そのため、曖昧な指示や前提条件が抜けていると、思いもよらないアウトプットが生まれる可能性があります。人間の場合は、経験や状況判断で補完してくれますが、AIは与えられた指示以上の推測は苦手です。 

まとめ 

現場での新人指導の工夫は、生成AI活用にも有効に応用できます。AIは万能ではなく、“一緒に育てていく”感覚で段階的に指示やフィードバックを与えることが、期待する成果を引き出す近道です。分かりやすい文書化や具体例の提示、丁寧なコミュニケーションを心がけることで、AIとの協働は確実にスムーズになっていくでしょう。 

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前提をしっかり描いてあげるとかなりしっかりした文書を作成してくれます。 

丸投げでも、自分の弱点まで包み隠さず書いてくれています。 

私が修正したのは私の条件提示で「見よう見まね」と書いたのをWordのエディターが修正必要と提案してきたので、「見様見真似」に変更しただけです。 

このように、「依頼する際のポイント」をいくつか押さえて依頼することで完成度の高い出力が得られます。 

いかがでしょうか。皆さんも是非お使いのLLMで試してみてください。