AIへの依頼の改善は高速化だけでは測れない

同じ仕事を短時間で終えることだけを考えると、達成する目的や調べ方は従来のままになる。Felix Riesebergは、AIを使う際の目標を速さに加えて「高さ」「深さ」「広さ」で見直すことを提案している。

高さは、作業の先にある目的まで依頼を引き上げること。四半期報告の資料を作る依頼なら、経営判断を改善する仕組みまで対象にする。これは既存業務へのAI追加より先に業務プロセスを再設計するという考えにつながる。

深さは、専門家の方法で仕事を進めること。要約済みの資料だけで済ませず、生データと専門的な分析手法で前提を確かめる。広さは、他分野の知識や技法を取り入れること。専門家らしい口調を求めるより、その分野で実際に使う方法を指定する。

この分類は、依頼を一律に大きくするためのものではなく、どこを改善するか選ぶために使えると考える。たとえば、対象の不具合を一つに絞ったままでも、実際の入力条件を調べ、再現方法を精密にすれば深さは増やせる。

依頼の目標を引き上げるときは、結果をどう検証するかも具体化する。使えるデータ、実行できる操作、成功を示す証拠を揃えることで、目標を実行可能な依頼へ変えられる。