こんにちは、いっとんです。
保育士として働きながら、Codexなどを使って現場が楽になる仕組みを作っています。
先日、以前うまくいかずに諦めた勤怠管理システムに、もう一度挑戦しました。
結果を先に言うと、以前より明らかに作りやすくなっていました。
この記事は、こんな人に向けて書きました。
- 前にAIで何かを作ろうとして、うまくいかずにそのままになっている人
- 作りかけのまま止まっているものがある人
- AIの情報は追っているけれど、まだ何も作れていない人
諦めた勤怠管理システムに、もう一度挑戦しました
勤怠管理システムは、以前も作ろうとして、うまくいかなかったものです。
そのときは難しくて、途中で止まりました。
今回もう一度やってみたら、前とは手応えが違いました。
大きかったのは、AIに経緯を伝えて、前のデータを見せたことです。
そうすると、それをもとに新しい提案が返ってきます。「今ならこういうこともできます」と、自分が知らなかった選択肢を出してくれる。
前回は、自分が知っている範囲でしか作れませんでした。今回は、止まっていた場所そのものをAIが埋めてくれた感じです。
同じ人間が、同じものを作ろうとしているのに、結果が変わりました。変わったのは自分ではなく、環境のほうです。
「失敗リスト」ではなく「未来の再挑戦リスト」
ここから思ったことがあります。
AIは開発環境の進化がとにかく速いです。
だから、「前はできなかったから今もできない」は成り立ちません。
うまくいかなかったアイデア、思ったような形にならなかった成果物、途中で諦めたシステム。こういうものを「失敗」として捨ててしまうのは、もったいないです。
数か月後にはAI自体が進化していて、新しいサービスも出ています。当時は難しかったことが、驚くほど簡単にできることがあります。
なので、自分はこう呼び方を変えました。
失敗リストではなく、未来の再挑戦リスト。
同じように、「やってみたいことリスト」も残しておくといいと思います。今は時間がなくてできなくても、手が空いたときに上から試せます。
捨てなければ、また使えます。
進化しているのはAIだけではありません
もうひとつ、今回気づいたことがあります。
進化しているのは、AIだけではありませんでした。
使っている自分のほうも、少しずつ変わっています。
AIを使っていると、こういう経験が溜まっていきます。
- こう頼むと、うまくいかない
- この指示は、曖昧すぎる
- こういう資料を渡すと、精度が上がる
これは調べて手に入る知識ではなくて、失敗した回数ぶんしか溜まりません。
AI活用というと、どのツールが強いか、どのモデルが新しいか、という話になりがちです。でも実際に効いてくるのは、指示する力のほうでした。
そしてこれは、勝手には育ちません。失敗しないと溜まらない種類のものです。
前は何度も作り直していた漫画が、昨日はほぼ1発でした
具体例を出します。インスタに投稿している漫画の話です。
前にこのブログで、Codexで漫画を作ろうとして詰まっている、と書きました。文字と画像を分けて生成してしまって、セリフを画像に焼き込めないという問題です。
今回、そこを抜けました。
やったことは単純で、うまくいった作品を参考としてAIに渡したうえで、先回りしてこう指示しただけです。
- 漫画のセリフは必ず縦書きにしてください
- 文字は画像として出力してください
以前なら、出てきたものを見て、違うと言って、直してもらって、を繰り返していました。何度も作り直さないと思った通りになりませんでした。
昨日は、ほぼ1回でした。
少し画像を足したりはしましたが、1発でいい感じの漫画が出てきました。自分が思っていた通りの出力です。
この「先回りして言えるようになった」の中身が、まさに過去の失敗そのものです。何度もつまずいたから、どこでつまずくかを知っていた。
さらに続きがあります。
Codexには、「今回の作り方を覚えておいて」「スキルにしておいて」と頼めます。
そうすると、この指示自体を覚えてくれるので、次からは言わなくてよくなります。
自分の中に溜まった指示のコツを、AI側に移していける。ここは面白いところだと思っています。
それでもAIから考え始めてはいけない
ここまで書いておいて逆のことを言いますが、大事なところなので書きます。
AIを使うこと自体が目的になると、ズレます。
AIは面白いです。新しいサービスが次々に出てきて、触っているだけでも楽しい。
ただ、情報を追いかけているだけで終わっている人もいます。それだけでは意味がないと思っています。
最初に見るのは、現場で何に困っているかです。
勤怠管理が大変なのか、文章作成に時間がかかっているのか、保護者対応の準備が負担なのか、行事の企画に時間を取られているのか。
困りごとが先で、AIは解決手段。この順番です。
今回の勤怠管理システムも、そこから始まっています。園でずっと困っていたので、仕組みにしたいと思いました。
そのうえで、今回はシフト管理の機能も足しています。前なら「こんなに入れたら重すぎるだろう」と思っていたものまで入れ込みました。
- 打刻
- 職員のデータを集める仕組み
- 有給休暇の管理。ネット上で申請でき、カレンダーを見ながら空いている日を取れる。行事で埋まっている日や、先に取っている人がいる日は取れないようにする
- 給与計算に必要な勤務表の出力
- シフト作成の補助。完全自動ではなく、途中まで手伝う形。同じ人の当番回数が偏らないようカウントして、他の人より多くなっている場合はアラートを出す
正直、本当にできるかはまだ分かりません。今も作っている途中です。
ただ、これができれば先生たちは本当に助かるはずなので、やりきりたいと思っています。うまく動いたら、自分の職場に提案するつもりです。
今できないことは、今のAIができないだけかもしれません
まとめます。
一度できなかったことでも、AIやツールが進化すれば、数か月後にはできるかもしれません。
そして使い続けているあいだに、自分の側にも指示の仕方や失敗を避ける知識が溜まっていきます。
だから、過去の失敗をそのまま捨てないでください。再挑戦の候補として残しておく。
そのうえで、AIを使うこと自体を目的にせず、現場の困りごとを解決するために使う。
もし今、前にやってみてうまくいかなかったものがあるなら、一度見返してみてください。今のAIなら、意外と簡単に突破できるかもしれません。
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