最近では業務効率化に向けて、いろんな仕事をChatGPTに投げかけては修正を繰り返しています。
莫大な集計データの中から特定の数値を探し出してもらったり、既存の業務を改善したい時に「どんな方法があるか？」と相談したりする場面では、本当に頼りになる存在です。
プログラムを作ってもらったり、Excelの関数を考えてもらったりという使い方もしていますが、こちらの理解が追い付かず、まだ十分活用しきれていない部分もあります。
そんな中で、ChatGPTの得意なことと苦手なことが少しずつ見えてきました。
特に感じるのが、
「既に作られた図面やプランを分析させる仕事は、まだ精度に課題がある」
という点です。
今回、お客様から床タイルの貼り分け図をいただきました。
色ごとにタイルが貼り分けられている図面だったので、
「色別に何枚使われているか数えてみて」
とChatGPTに依頼してみたんです。
私が実際にコツコツ数えた結果は、
- A：25枚
- B：12枚
- C：95枚
- D：25枚
という数量でした。
ところがChatGPTの回答は、
- A：7枚
- B：3枚
- C：35枚
- D：10枚
というような内容。
もちろん多少の誤差なら仕方ありませんが、さすがにこれは近似値とも言えないレベルでした。
認識精度を上げるために画像を見直してもらったり、別の指示を出したりもしましたが、結果は大きく改善しませんでした。
さらに図面内に記載された色分け部分を利用して、
「目地棒の長さを拾って」
という依頼もしてみましたが、こちらも認識できませんでした。
この経験から感じたのは、
ChatGPTは『考える力』はかなり高いけれど、『見る力』はまだ人間ほど高くない
ということです。
以前、ブログ用のアイキャッチ画像を作ってもらった時もそうでした。
文章は理解しているのに、生成された画像には誤字脱字が入る。
そしてその誤字を修正しようとしても、なかなか直らない。
人間なら一瞬で気付くような文字の違いを認識できない場面が今でもあります。
こうした経験から私は、
「ChatGPTは目が悪い」
という表現が一番しっくりくるようになりました。
視力が悪いというより、
人間なら簡単に識別できる細かい色分けや文字の違い、図面上の境界線などが、まだ十分に見えていない状態なのかもしれません。
実際のところ、今回のタイル数量計算も最終的には自分で数えた方が圧倒的に早く、正確でした。
以前は、
「単純作業や地味な作業ほどAIが得意になる」
と思っていました。
しかし現時点では、
- 図面を見て数量を数える
- 色分けされた範囲を判別する
- 細かな文字を見分ける
- 寸法を拾う
といった作業は、人間の方がまだ優秀な場面が多いようです。
ただし、だからといってAIが役に立たないわけではありません。
むしろ逆です。
私の場合、
- ブログの構成を考える
- 文章を整理する
- 表計算の仕組みを考える
- 業務改善案を出してもらう
- プログラムのたたき台を作る
こういった仕事では、既に欠かせない存在になっています。
つまり、
「考える仕事は得意」
「細かく見る仕事はまだ苦手」
というのが現時点での私の評価です。
そしてAIの進化速度を考えると、この苦手分野も数年後には大きく改善されている可能性があります。
もし図面の色分けやタイル枚数を人間並みに認識できるようになれば、建設業の積算や拾い出し作業は大きく変わるでしょう。
私自身、その日が来ることをかなり期待しています。
ただ、それまではAIの回答をそのまま信用するのではなく、
「AIに考えさせて、人間が確認する」
という使い方が一番現実的なのかもしれません。
便利だから全部任せるのではなく、得意な部分だけ任せる。
そう考えると、AIは人間の代わりというよりも、優秀な補助スタッフとして付き合うのが正解なのだと思います。
まだ少し目は悪いですが、成長速度を見る限り、そのうち眼鏡を外しても人間並みに見える日が来るのかもしれませんね。