Data Nexus Science

最近、生成AIに頼めば、それっぽいブログ記事が簡単に作れるようになりました。

正直に言うと、「じゃあ自分がわざわざ書く意味って何だろう？」と感じたのが、このブログを始めようと思ったきっかけです。

文章も構成も、ある程度はAIが整えてくれる。

情報をまとめるだけなら、人間がやる必要はほとんどなくなってきています。

それでも、これから、自分の言葉で書こうと思います。

生成AIは「経験」を積めない

生成AIを使っていて強く感じるのは、

AIは自ら経験を積むことができないという点です。

上手くいったとき、失敗したときの理由、

「これは正しそうだけど、なんとなく違和感がある」という感覚。

そういったものは、実際に手を動かして、悩んで、試行錯誤した人間の中にしか残りません。

だからこそ、

僕たちが挑戦したことや、残した成果の価値は、これからむしろ高まっていく

そんな気がしています。

Twitter

専門領域ほど、AIは“鵜呑み”にしてはいけない

データ分析やAI活用の現場では、

「AIがこう言っているから正しい」という判断は、かなり危険だと感じています。

特に専門性の高い領域では、

この前提は妥当か

このデータの取り方で問題ないか

現場の感覚とズレていないか

といった “専門家の知見による裏付け” が欠かせません。

AIの提案はとても便利です。

でもそれはあくまで「仮説」や「叩き台」であって、

最終的に責任を持って判断するのは人間だと思っています。

企業での生成AI活用は、もっと軽くていい

最近は「生成AIをどう業務に組み込むか」という話題をよく耳にしますが、

個人的には、もっとライトなスタンスでいいのではないかと感じています。

たとえば、

根拠は完璧じゃないけど、ちょっと資料作成が楽になる

厳密性はさておき、考えるきっかけを増やしてくれる

仕事の心理的ハードルを少し下げてくれる

「ちょっと働きやすさを向上させる」くらいが、ちょうどいい。

無理にROIを出そうとしたり、完璧な設計を求めすぎると、

AIへの印象が固くなり、かえって使われなくなることも多い気がしています。

僕がこのブログで書いていきたいこと

このブログでは、

• 知っ得な技術ノウハウ
• 技術導入・実装に向けた試行錯誤
• ビジネスと技術の間で悩んだポイント
• データ分析やAIを実務で使った時の所感

そういったものを、できるだけそのまま残していきたいと思っています。

派手な成功談よりも、

考え方や前提の置き方を大切にしたいと思っています。

将来やりたいこと

将来的には、

データサイエンスやAI技術を活用することで、働く人の作業的な負担を軽減し、より創造的な価値創出に意識を向けられる社会を加速させたい

と考えています。

AIが人の仕事を奪うのではなく、

人が「考えること」に集中できる環境を作る。

そのための道具として、AIやデータ分析を使っていきたい。

また、このブログを通じて、読者の皆さまにとって実りある気づきや学びを提供し、経験の質とスピードを高めるお手伝いができれば幸いです。

最後に

まだ本ブログの形は定まってません！

書きながら少しずつ方向性を見つけていくつもりです。

AIが当たり前になった今だからこそ、

新たな発見や考えを、自分の言葉で残す場所を持ちたい。

そんな気持ちで投稿を続けていきます！