AIが仕事と人生を変える4つの方法

人間の働き方や学習方法を変えるAIの能力について意見が分かれる専門家もいますが、本格的な汎用人工知能が労働市場に与える影響を予測することは特に困難です。しかし、AIが人間の働き方を強化し、日常的で反復の少ない作業にいくらかのスペースを解放する方法については、さらに意見が一致しています。

高度なAIソリューションはスケジューリングからデータ分析までのタスクを自動化できるため、人工知能の使用はChatGPTのプロンプトにとどまりません。また、情報の収集と処理の方法を変える可能性もあります。

この記事では、一部のタスクを自動化し、他のタスクをより効率的に実行できるようにすることで、仕事と生活のバランスを強化するためにAIをすでに活用できる4つの方法を紹介します。

‍

1. パーソナライズされたトレーニングのための AI

パーソナルトレーニングは、いくつかの企業、特に大企業にとって課題となっています。なぜなら、より安価でシステム化された標準化されたトレーニングを提供する必要があるが、同時に学習スタイルやニーズは人によって異なるからです。トレーニングには万能のアプローチはありません。人工知能の導入は、企業がより個人的な学習スタイルにバランスを取るのに役立ちます。

神経科学的な研究に基づいて、人間には忘却曲線、つまり新しい情報を取得したり忘れたりする速度と速度があることがわかっています。AIはパターンを見るのが得意なので、既存のトレーニング結果をこの忘却曲線に合わせたり、従業員がさらにトレーニングを必要としている箇所を把握したりするために使用できます。

次に、トレーニング済みの機械学習アルゴリズムを使用して、提供されたトレーニングに基づいて従業員のパフォーマンスがどの程度向上したか、トレーニングのどの領域を繰り返したり調整したりする必要があるかに関するパフォーマンスデータを分析できます。

‍

2. エンターテインメント

AIは私たちの働き方だけでなく、自由時間の過ごし方にも革命をもたらしています。Netflixのような多くの企業は、すでにAIベースのアルゴリズムを使用してオーディエンスを分析し、よりカスタマイズされたサービスを提供しています。同様のデータに基づくターゲット広告についても同じことが言えます。

ただし、AIと映画/テレビ番組に関しては、いくつかの論争がありました。これは、AIをツールとしてではなく、人間に代わるものとして使用する場合に役立ちます。スタジオが、スクリプトなどを作成したり、AIを使用してキャラクターの声を出したりしたいという要望が寄せられています。もちろん、その影響は有害なものになる可能性があります。だからこそ、このようなことがすぐには起こらないことを期待しています。

しかし、影響を受けたのはこのセクターだけではありません。ゲームに関して言えば、次のような例があります。 人気のブラックジャックゲーム。このようなゲームをこれまでプレイしたことがない人にとっては、通常、ユーザーがリアルマネーでプレイできるオンラインカジノで見つけることができます。また、携帯電話からタブレット、PCまで、さまざまなデバイスで利用できるため、AIの影響はすべての分野に共通しています。

ここでのAIの活躍の仕方はさまざまですが、AIベースのアルゴリズムは、シングルデッキでもダブルデッキブラックジャックでも、プレイヤーにとって理想的なバリアントを選択できるため、意思決定の疲れを最小限に抑えることができます。膨大な量のデータを瞬時に処理できるため、オプションをスクロールして貴重な時間を無駄にすることなく、プレイに集中する時間が増えます。

全体的な戦略は非常に簡単ですが、マスターするのは難しいため、ゲームの学習曲線はさまざまです。AIは、プレイヤーがゲームのルールだけでなく、その背後にあるアルゴリズム（RNGなど）をよりよく理解できるようにすることで、この状況を変えることができます。RNGは、プレイヤーの体験を多様で予測不能に保つためのコーディング手法です。

上記のすべては、実質的にあらゆるゲームやエンターテイメント分野に適用できるほんの一例です。しかし、注意して使用すれば、時間とエネルギーを節約できることが証明されています。

‍

3. AI バーチャルアシスタントの使用

日常的なタスクをアシスタントなど他の人にアウトソーシングする方が、すべてを自分でやろうとするよりも安価で効率的です。バーチャルアシスタントはアウトソーシングに最適なソリューションの1つであることが証明されています。なぜなら、多くの場合、米国や英国のアシスタントの数分の1の費用で、別の国からリモートで人を雇うことができるからです。

の紹介 バーチャルアシスタントスペースの AI つまり、少なくとも部分的には方程式から人的要素を削除できるということです。いくつかの AI 統合 (例を挙げると Coda や Monday など) により、スケジュール設定、メール送信、請求書発行、さらには簿記の各側面を自動化できます。高度な AI ソリューションの中には、データ入力や分析を行うものもあります。

このAIソリューションの最大の利点は、過去のパフォーマンスからフィードバックを受け取り、実行をパーソナライズすることで将来のパフォーマンスを向上させることです。そのため、AI バーチャルアシスタントは業務上の用途だけでなく、日常的な日常業務にも最適です。特に役立つ例としては、聴覚や視覚に障害がある人へのAIアシスタントの利用があります。

‍

4. フィードバックシステム用 AI

マネージャーはフィードバックの提供に苦労することがよくあります。批判的すぎるマネージャーもいれば、匿名でない限り重要なフィードバックを共有することに抵抗を感じるマネージャーもいます。による研究を含め、いくつかの研究があります。 ハーバード・ビジネス・レビューは、トップダウンのアプローチではなく、マネージャーと従業員の両方からのフィードバックを含む360度のフィードバックが特に役立つと感じています。

この場合のAIは、大量の行動データを分析してフィードバックを生成するために使用できるため、従業員の行動に基づいて結論を導き出すためのより客観的なツールです。多くの場合、人間はネガティブな情報だけを記憶するように偏っているため、誰かの仕事のパフォーマンスの全体像を把握することができません。人工知能は、機械学習を使って会社全体の業績だけでなく、個々の従業員が総合的な業績指標に及ぼす影響を分析することで、この問題を解決します。

AIを使用して360度のフィードバックフォームとアンケートを生成して匿名化できます。また、マネージャーがこれらの調査から得たフィードバックは、機械学習アルゴリズムを使用して分析することもできます。ほとんどの従業員からのフィードバックは定量的ではないため、誰かが受け取ったすべてのフィードバックを単純に平均化することは不可能です。しかし、AI はフィードバックの質的な側面を理解して 1 つのレポートにまとめることができます。

最終的には、フィードバックは完全に偏りのない第三者、つまりAIを通じて行われるため、従業員と雇用者の両方に安心感を与えることができます。もちろん、これはまだ発展途上の進歩であるため、AIはフィードバックのより感情的な側面を理解できないため、人間は調査結果を確認する必要があります。しかし、このテクノロジーは驚異的なペースで進化しているため、これも変化することが予想されます。