最近、AIの話題を聞かない日はありません。技術の進化は止めることができないため、その流れにあらがうのではなく、適応することが大切です。

今後は、AIを使えない人材は淘汰されることでしょう。これは私自身も例外ではありません。流れに適応するためには、学習し続けるしかないのです。このような危機感があるため、私は意識的に、過去の仕事のやり方をアンラーニングし、AIを活用した働き方を実務を通して学んでいます。

現在主流のAIは、LLM（大規模言語モデル：Large Language Model）と呼ばれる仕組みを基盤としています。ChatGPTやGeminiのUIが優れているため、あたかもAIが自分で考えているように見えますが、実際には私たちがそう錯覚しているにすぎません。

AIは独自に考えているわけではなく、「次に続く可能性の高い言葉を予測している」に過ぎません。 この仕組みを理解すると、AIを今より少し効果的に活用できるようになります。

AIは大量のデータをもとに予測を行うため、何も指定せずに指示を出すと、精度の低い回答をしてしまいます。これが、よく言われる 『ハルシネーション（事実でない内容をもっともらしく生成する現象）』です。ハルシネーションを防ぐには、AIが参照するデータを絞ることが重要です。

たとえば、「＊＊というファイルを参照して」といった形で、具体的な情報源を指定することです。

裏を返すと、「＊＊というファイル」を継続的に蓄積し続けることで、AIを効率的に活用できるようになります。つまり、「＊＊というファイル」＝ ナレッジ（知識資産） を蓄積することが、AI活用の重要なポイントの一つです。

この基礎が理解できると、AIエージェントを活用するための準備も整っていきます。AIエージェントについては、また別の機会に触れたいと思います。今後、個人も企業も、業務をAIに代替させて生産性を向上させることが求められる時代が到来するでしょう。その時代に備えて、まずはナレッジファイルを蓄積することから始めてみてはいかがでしょうか。