一部の AI 製品の粘着性が低いのはなぜですか?

現在、私たちが利用できる AI 製品はたくさんありますが、一部の AI 製品が私たちの日常のニーズを満たせないのはなぜでしょうか?この記事は、その理由を探るのに役立つだけでなく、企業や個人事業主の方にも読んでいただきたい内容です。

次のような気持ちがありますか:

過去 2 年間で AI 製品が増えました。大手言語モデル企業は、もはや自社のモデルにいくつのパラメータがあるかを自慢しなくなりました。代わりに、モデルがアプリケーションに変換されます。

さまざまな AI ツールが登場した後、人々は特定のシナリオにおける AI の能力に注目し始めました。たとえば、AI を使用して絵を描いたり、記事を書いたり、情報を検索したり、マインドマップを作成したり、ファイルを変更したりすることができます。誰もがAIを使い始め、AIが日常生活の一部になっているようです。

しかし、すぐに友人から、「何か便利な描画ソフトウェア、PPT 作成ツール、言語をテキストに変換するソフトウェアはありますか?」と尋ねるメッセージが届きました。これを見ると、AI ツールはたくさんあるのに、なぜ他の人に尋ねる必要があるのかと疑問に思うかもしれません。

実際、多くの人は AI ツールを使用していないか、ツールがワークフローに完全に統合されていません。彼らはその製品が最初に発売されたときに試してみましたが、その後使用をやめました。

なぜこのようなことが起こるのでしょうか?それは主に「期待、ニーズ、ワークフロー」の関係性の把握によると思います。

1.今年は AI ツールがいくつあると思いますか?

いくつかの AI に質問してみましたが、どれも明確な答えを返してくれませんでした。ただし、情報を見つけるには、以下を参照してください。

スタンフォード人工知能研究所（スタンフォードHAI）は、「人工知能指数レポート2024」を発表しました。報告書によれば、昨年は51の有名な機械学習モデルが生成されたという。さらに、報告書では、2023年に合計149の基本モデルが発売されることも言及されています。

これらのモデルはいくつのアプリケーションで使用できるのか疑問に思うかもしれません。

ChatGPT に問い合わせたところ、GPT や BERT などのモデルは理論的には何千もの異なるアプリケーションやタスクで使用できることがわかりました。豆寶は答えた。「おそらく数百人でしょう。」だから、私は結論を急ぐつもりはありません。現在、製品の適用範囲がどれだけ広くなっているか想像できますか?

しかし、世の中にはたくさんのツールがありますが、実際にコンピューターにダウンロードして覚えておくツールはいくつあるでしょうか?たぶんほとんどない、ただ印象ポイントだけ。

多くの人は AI に過度の期待を抱き、一度使ってみて良くないと分かると、使用をやめてしまいます。特にAIに不慣れな人は、AIが普通ではできないことができると考えてしまいます。

例えば：

文章を書くのがあまり得意ではない人もおり、AI が完璧な記事を一気に書けることを期待しています。私自身も同じような誤解をしたことがあります。

以前、クライアントのために PPT を作成する必要があり、AI にワンクリックで生成させることに決めました。結局、1か月の会員権を購入しました。後になって、AI によって生成された結果は、自分で実行した結果ほど良くないことがわかりました。

実はこれは誤解です。 AIは、人の既存の能力を強化できる「乗数」のようなものです。基礎がゼロであれば、どのように増幅しても結果はゼロのままです。

数日前、私の友人が会員デーに 50 人以上の顧客にギフトを送りたいと考えていました。

同社の業務担当者は、すべての顧客住所情報を整理し、Excel スプレッドシートに入力しました。しかし、出荷のために倉庫に情報を送信しようとしたとき、問題が発生しました。

倉庫には独自の専門システムがあり、情報の形式はシステムで必要なテンプレートに変更する必要があります。彼は私のところに来て、ソフトウェアを勧めてほしいと頼みました。多くの AI がそれを実行できると私は言いました。必要な形式が何であっても、指示に従って実行してください。

私が彼に1つを勧めた後、彼は午前中ずっと試してみましたが、それでも適切な解決策を見つけることができませんでした。そのため、多くの人は、自分で解決しなくても完璧な結果が得られることを期待して、問題を解決するために AI に完全に依存したいと考えています。

現実には、AIは単なるツールです。それは確かに私たちの役に立つでしょうが、前提条件として私たちも十分な準備をしておかなければなりません。最後の瞬間にツールに頼るだけでは、望む答えは得られません。

2.期待について話した後は、ニーズについて話しましょう

需要とは何ですか?

あなたが望むことと、特定のツールや機能を通じて問題を解決するプロセスが需要です。多くの人は、AIを理解していないことが主な理由で、AIに直面したときに自分のニーズを明確に表現することができません。これは簡単な質問だと思わないでください。

ここでは3つのポイントがあります:

1. AI テクノロジーは多くのユーザーにとって新しく、複雑です。 AI で何ができるのか、またその限界は何かがわかっていません。

AI が正しく動作するには、明確で具体的かつ体系的な指示を与える必要があります。しかし、人間は自然で曖昧な方法でコミュニケーションすることを好みます。

2. 狂ったように出力されるだけ

AI は現時点では独自に何かを作成することはできないことを理解することが重要です。巨大な知識ベースにすでに存在する情報を処理します。具体的なコンテキストがなければ、AI は各文の意味に基づいてのみ回答できます。

例えば：

友達と一緒にいるとき、「今日は何か食べましたか？」と尋ねるかもしれません。午前か午後かは明記していませんが、その特定の文脈では友人はあなたが何を意味しているか理解するでしょう。

「食べましたか？」という質問通常は予想通りの答えが得られます。

明らかに、人間のコミュニケーションには、感情、状況依存性、個人の好みなど、定量化できない要素が含まれており、単純な指示で AI に伝えるのは困難です。 AI は微妙な内容を認識できないため、予測能力と精度が制限されることがよくあります。

もう 1 つのポイント: 市場は AI の機能を固定モデルに制限しています。

それはどういう意味ですか？

たとえば、KimiChat や Doubao などのツールでは、ドキュメントのアップロード、マインドマップの生成、要約の作成などのタスクを処理するように依頼した場合、回答のみが返され、人間のように質問することはできません。

しかし、AI 検索ツールは異なります。あなたが質問すると、彼らもあなたにいくつか質問し返します。これを行う目的は、問題についてより深く考えるように強制することであり、良い効果があります。

数日前、友人がこう不満を漏らしました。

彼は AI にコピーを書くのを手伝ってもらいたいと考えていました。何度も質問しましたが、AIは満足のいく答えを返すことができませんでした。彼はAIがあまりにも愚かだと感じた。具体的にどのように質問したのか尋ねると、彼は「コピーライティングをいくつか書いてください。これをこのような場所で使いたいのです」とだけ言ったそうです。

考えてみてください。私たちが仕事をしているとき、リーダーが私たちに仕事を割り当てます。理解できなかったら、必ず「リーダー、別の言い方でもう一度言っていただけますか？わかりません」と言います。しかし、AIではそれができません。内容を理解して直接伝えることしかできません。

したがって、AI に特定のスタイルでコピーを書かせたい場合、最初に類似した例をいくつか示して学習させるのが最善の方法です。学習した後でのみ、必要なコンテンツを生成するのに役立ちます。

あるいは、AI に次のことを指示することもできます。

「コピーライティングをいくつか書きたいのですが、どのようなコピーライティングを希望しているか、私の背景情報はどうなっているか、どこで使われるのかなど、いくつか質問してもらえますか？」

3. 推論能力が低下する

なぜこのようなことが起こるのでしょうか?

AIの言語推論能力は実は悪くないと思います。長いテキストモデルを使用する Kimi や Doubao などの製品は、10 万語から 20 万語の会話を簡単に処理できます。

つまり、会話が単語数制限を超えない限り、AI はユーザーと無制限に会話をすることができます。機能が貧弱だと感じる場合、主な問題は、自分の考えを明確に表現していないことにある可能性があります。

考えてみてください。ある瞬間は良いと言っているのに、次の瞬間には良くないと言っているとしたら、AI はどのようにして必要なものを判断できるのでしょうか?結局、会話はめちゃくちゃになってしまいました。

したがって、このような状況を避けるためには、自分のニーズを明確に理解するよう努めなければならないことを心の底から認識する必要があります。

3.ニーズをどのように理解するか?

答えは、ワークフローを通じてです。

ワークフローとは何ですか?

タスクまたはプロジェクトを完了するために必要な一連の手順またはアクティビティ。複雑なタスクを具体的なステップごとの操作に分解するのに役立ちます。

例えば：

あなたは会社の注文処理を担当しています。一般的なワークフローには、注文の受信、在庫の確認、商品の梱包、出荷の手配、顧客への出荷通知の送信などが含まれます。各ステップには明確な指示と順序があり、注文処理プロセス全体が明確かつ効率的になります。

ワークフローを理解し、実際の運用を支援できる理想的な AI が AI エージェントです。ビル・ゲイツがAIエージェントについて言及した。 AI エージェントは、ユーザーとコミュニケーションをとり、生産ラインの独自のニーズを理解できるスーパーロボットであると彼は言いました。

タスクを自動的に完了できるだけでなく、ビジネス環境に応じて生産プロセスをカスタマイズし、生産ライン全体をより効率的かつスムーズに実行できるようになります。

これが鍵だと思います。なぜ？

現在、市場に出回っている多くの AI 製品は正しい目標を持っています。彼らは汎用 AI エージェントになる道を歩んでおり、ユーザーの手を解放し、面倒な作業を AI に任せられるようになります。しかし、その方法には問題があります。さて、AI エージェントを構築した場合、それは通信することしかできず、他のことは何もできません。

ワークフローは水平ですが、目標は垂直です。前の例と同様に、これは注文の受信から発送まで垂直的な最終目標です。

プロセスの目標は何ですか?注文を受けたらまず何をするか、次に何をするかなど、各ステップを可能な限り標準化します。手順を明確にすることによってのみ、不必要なトラブルを減らすことができます。

例えば：

20 万語の小説を書くのに AI の助けが欲しい。テーマの考案、キャラクターの作成、世界観の設定、アウトラインの作成、各章の初稿の作成など、これらはすべてステップです。

テーマ創造とキャラクター創造はともに水平的な作業です。水平方向の作業をどのように標準化するかを自分で整理する必要があります。仕分けが完了したら、AI に引き渡して一定のプロセスに従って操作することができます。

最初から垂直の問題を一気に解決したいとなると、なかなか難しいでしょう。当然のことながら、AI がワークフローやビジネスシナリオに真に統合されていなければ、AI を効果的に使用することは困難です。

したがって、一方では、どのタスクが非常に反復的で時間のかかるものか、どのプロセスを AI に処理を委託できるかなど、独自のワークフローを包括的かつ明確に理解する必要があります。

AI を新しいスーパーヒーローのアシスタントとして扱い、スーパーマンのようにすべての問題を解決できると期待しないでください。これは非現実的です。しかし、今やすべての AI エージェントがやりたいことのようです。

一方、問題にはステップとモジュールでアプローチすることが重要です。このアプローチにより、AI を効果的に活用できるようになります。そうしないと、従来のワークフローに戻ってしまいます。

そのため、AI 製品の使用頻度は個人のワークフローと密接に関係しています。

AI 製品企業にとっては、自社製品を個々のワークフローに効果的に統合する方法を考える必要があります。個人としては、水平的な作業のための標準化された操作手順（SOP）を開発する方法を模索するよう努めるべきである。

4. AI を使用して SOP プラクティスを実装するにはどうすればよいですか?

主な側面は3つあります。

1. ツールの使用

私は常に「手間をかけず、重い道具を使い、軽く使う」という原則を堅持してきました。ゴールの法則によれば、適切に機能する複雑なシステムは、単純なシステムから進化したものであるとされています。

市場に出回っている AI 製品は、インターフェースが非常にシンプルなものもあれば、機能が豊富なものもあります。私の個人的な選択は、最も優れた実用的な機能のみを使用し、この機能を自分のワークフローに統合することです。

数日前、Baiduは「Chengpian」という新製品をリリースしました。実際に使ってみると、「全文修正」機能が特に便利だと分かりました。したがって、私はこの機能のみを使用します。簡単に言えば、すべての製品には最も強力な機能が備わっており、その機能を最大限に活用するだけで十分です。

2. タスク処理

私は人々に会うためによく外出します。チャット中に、友人同士がビジネスアイデアを共有することもあります。

私は無意識のうちに彼らに尋ねました。「素晴らしいスピーチですね。録音してもいいですか？整理したらテキストを送ります。」こうすることで、多くのことを学ぶことができます。第二に、友人たちも私が整理を手伝ってくれることを喜んでいるので、私は録音ソフトウェアをよく使います。

信じられないかもしれませんが、私は iPhone に内蔵されているボイスメモ機能を使っています。シンプルですが、情報を収集するには十分です。会社に戻ってから、録音したものをiFLYTEKに渡して処理してもらいました。この小さな行動が私に多大なエネルギーを与えてくれます。

結局のところ、私たちは毎日、大小さまざまな多くのタスクをこなさなければなりません。重要なのは、どのリンクを AI に引き渡すことができるかを検討することです。

しかし、長い録音を直接テキストに変換できる非常に便利なアプリは見つかりませんでした。もしあれば、私は間違いなく最初の有料ユーザーになるでしょう。

もう 1 つは、ひらめきを頻繁に記録し、突然浮かんだアイデアをメモソフトウェアにすぐに書き留めていたことです。市場には多くの AI 製品があるのに、直接話し、すぐにテキストに変換して保存できるメモ作成ソフトウェアがなぜ存在しないのか疑問に思います。

つまり、AI 機能を備えたメモ作成ソフトウェアはなぜこのユーザーシナリオを考慮しなかったのでしょうか?さらに調査する価値があります。

3. プロセスの最適化

プロジェクト PPT を作成するときは、まずフレームワークを設定し、コンテンツを準備し、テンプレートを選択し、資料を最適化し、最後にドキュメントを生成するという 5 つのステップがあります。

プロセス全体を通して、AI は通常、フレームワーク部分の処理を支援するために使用されます。 Tencent Docs の AI を使用してワンクリックでフレームワークを生成する場合もあれば、他のソフトウェアを使用する場合もあります。そのフレームワークに沿って、重要な知識ポイントを整理していきます。このステップを完了するには、2 つのソフトウェアの連携が必要になる場合があります。

テンプレートに関しては、WPS には既成のものが多数あります。直接ダウンロードして、不要なコンテンツを削除します。最終的な文書が生成されたら、テンプレートとコンテンツを AIPPT 関連のソフトウェアにアップロードし、ワンクリックで完成させてから磨きをかけます。

これが私のワークフローです。タスクが異なれば、完了するためには異なるソフトウェアとプロセスが必要になります。

そのため、AI製品の粘着性が低い理由はたくさんあると思います。企業の観点から見ると、この製品は中核的な利点を見つけられていない。個人的な観点としては、仕事のあらゆる側面を標準化する必要があるということです。