生成AIの使い方は、「こんなことできるかな？」と試すこと

（この記事はClaudeとの共同執筆です。アイキャッチ画像はClaudeの生成した本文を元にGeminiが生成したものです）

ネットには生成AIの「使いこなし方」を紹介する記事があふれています。ただ、そうした記事に載っている使い方を大量に覚えることが、生成AIの使いこなし方ではないと、わたしは思っています。

これまでのITツールは、動作する仕様があらかじめ設計されています。だから、マニュアルを読んで機能を覚えれば、それがそのまま「使いこなし方」になりました。しかし生成AIは違います。

なぜ「覚える」では足りないのか

生成AIの「できること」は、開発側が機能として個別に設計したものではありません。大量のテキストからパターンを学習した結果、副産物的に獲得された能力です。次に来る単語を予測するという単一の学習目標から、要約も翻訳も分類も、結果として立ち現れてきているだけなのです。

だから、想定していなかったタスクを意外とこなせたり、逆に簡単そうなタスクでつまずいたりします。これまでのITツールのように仕様書を読めば「できること」を網羅的に把握できる、という前提が成り立ちません。開発元ですら全容を把握しきれていないのが実情だと思います。ネットの紹介記事を熟読しても限界があるのは、書き手が怠慢だからではなく、網羅不可能な対象を相手にしているからです。

だからこそ、使いこなすための唯一の方法は、自分の手元で「こんなことできるかな？」と試してみることになります。

できなくても、見限らないでください

試してみてできないことがあっても、それは欠陥でも失敗でもありません。そのタスクが、学習の副産物としてまだ十分に獲得されていなかっただけです。

そして、ここで見限らないでほしいのです。モデルの更新やチューニングによって、いずれできるようになるかもしれないという期待は、捨てないでください。今日ダメだったことが、次の機会には当たり前にこなせるようになっている、ということが実際に起こります。

わたしがいま生成AIに向き合うときの態度は、「もしかしたらできるかもしれない、という期待」と「できなくても、まあそういうこともあるよね、という諦め」を同時に持つことです。この二つは矛盾しません。生成AIの出力は確率分布からのサンプリングなので、うまくいく可能性といかない可能性は、生成されるまで重ね合わせのように共存しています。

結局のところ、生成AIの使いこなし方は一つの動作に集約されます。「こんなことできるかな？」と試すこと。それだけです。