石原 直子

なんだかなぁ、な賞であり記事。「グリーンウォッシュに他ならない」と断罪する根拠もよくわからないし。

素晴らしい試み。今は人を使う方が安く上がるかもしれないけれど、そのうちAIを使って広告することがコスト面からもクオリティ面からも最もリーズナブルな解ということになるだろう。 さまざまな人がさまざまにAIを活用して新しいものを作ること自体に価値がある

高度な技能を持った職人の技を学習させた後に、報酬や権利が教師データを与えた職人に還元される仕組み、というのが面白い。著作権の侵害などの問題ばかりがクローズアップされがちだが、こうやって権利を守ることにもテクノロジーが役に立ち得る。 神戸のラボ行ってみたい。

いよいよWindowsにさまざまなAIによる自動化機能が搭載される。 いまchatGPTを使って作文するのはレポート書いたりエントリーシート作るのはけしからん、という風潮もあるけれど、「AIを使うか使わないか」という問いは徐々に過去のものになり、多くの人がスマホにテキスト入力するのに予測変換機能を便利に使うのと同じように、誰もが特に意識することなくAIを使って暮らし働くようになる（その時にはそれらの機能は「AI」とは呼ばれなくなる）。 「作業」はどんどんAIによって自動化される。企業や働く人は、「作業」と「仕事」を切り分けて、いかに人の能力を「仕事」に集中させられるか真剣に考え始めなければならない。

特集第2弾。具体的に管理職として現場をまとめるための有用なTIPS盛りだくさん。私自身、いち中間管理職として勉強になります。 1on1は全てを解決する魔法の時間ではないので、どこまで時間と労力をかけるかはちゃんと設計したいもの。前に「1on1やるのが大好きな1on1おじさん（おばさん）がけっこういる。1on1やってるだけで仕事してる気になったらダメ」と喝破する方お話を聞いていますが本当にその通り。

面白いビジネス。そもそも物語の登場人物やストーリー展開の共通性に関しては研究が進んでおり、そうした伝統的な物語でなくとも、売れる（読まれる）作品の共通要素を抽出する、というのはAIに非常に向いた仕事。日本で展開するなら是非読んでみたいし、こうしたデータを活用して面白い本を書く日本人作家の作品にも期待したい。 ちなみに、こうした「パターン化」が文学をダメにする、的な批判は見当違いだと感じる。データに基づかないで書いた作家の偉大なる作品にも、多くの場合共通のパターンがある、ということはそもそも言われているのだから。そもそもが小説なんてエンターテイメントなのだから各人が読みたいものを読めばよいし、つまらないと思うならば読まなければよい。