最近のAI活用のテーマは「産地直送」。
仕事の出どころの情報をAIに渡すときに、オペレーターが間に挟まるんじゃなくて、AIが直接読みに行ける準備が整っているのが理想。
結果をオペレーターがまたコピペして、チームメンバーに見せるんじゃなくて、直接、みんなが見えるところに出力できるようにする。
ソフトウェアを扱っている場合の仕事について考えると、情報がやってきて、情報の価値が高まって、情報が出力されるというという形が多い。
情報の価値が上がるというのは、人の目が通って確認が取れた、とか、誰か一人は良さそうと思っている、とか、事実かは分からないが関連情報から分析された、とか、いろんなバリエーションがある。
分析も、おこなわれるだけでは意味がなく、人間が見て確からしい、と信じるとか、何かの指摘があって軌道修正、とか、人間のもとに返す必要がある。
これまでは、人間が手元で処理して持っていく、の他には、データの検算が済んでいる、とか、プログラムによるチェックが通っている、とか、そんな形があり、CIで動かしているものもあった。
生成AIがやってくれることの一つに「下処理」があり、関連する情報をまとめると、今こんな状況で、次の推奨アクションはこれかこれになると思われます、というもの。
仕事がやってきたときに、情報がきれいに整っていれば、やってきた情報だけを見ればいいけど、これまでの経緯や議論などが散らばっていると、あちこち見回る必要があった。
その見回りの工程をAIにやってもらい、オペレーター用のメモとして残しておき、オペレーターが見て判断する、という形にできると便利。
さらに、依頼せずとも自動的にタスクを見回って、準備して回ってくれると便利。
最近やっているのが、朝1回実行すると、1日の予定や、自分の持ってるタスクリストを見回ってくれる、というスキル。
当初は、カレンダーイベントに「出席」を押して回るのが面倒で作り始めたスキルだったけど、タスクが溢れてたら出る会議は見直したい、と思い、タスクリストも作るようになり、そこから、タスクを見てからAIに「下調べして」などお願いする工程が増えてきて、どのみちやるなら、先に下読みしてもらって、提案の量を増やしていこう、と思って、ページを見回って論点整理までしてもらったりと、オペレーター（自分）は判断だけできるように整備していっている。
AIが情報収集など、なるべく準備していき、責任を押し付けられない決断だけを人間がやって、あとはまたAIの工程に戻す（作文したり、コードを書いたり）、という考え。
10年後には、デスクは書類とハンコ1個だけが残って、AIがどんどん印刷する書類に対して、内容を読んで、ハンコを押すか押さないか、だけで仕事できるようになると思う。
