「AIって、結局どれ使えばいいの?」
こんな声、よく聞きます。
マイクロソフトが最近、面白い使い方を発表しました。GPTというAIで調べた内容を、Claudeという別のAIに確認させる、という方法です。つまり、AIを2つ組み合わせて使う戦略です。
「なんでわざわざ2つ使うの?」と思いますよね。
実はこれ、現場の感覚にすごく近い話なんです。
例えば、うちの会社でいうと——。
新しい取引先の見積もりを出すとき、担当者が一度作って、別の人間がチェックしますよね。一人でやると見落としが出るからです。AIも同じで、一つだけだとミスや偏りが出ることがある。だから別のAIに「これ合ってる?」と確認させる、という発想です。
これを聞いて「うちには関係ない」と思った方、ちょっと待ってください。
今、AIを使い始めた中小企業でよくある失敗があります。AIが出した答えをそのまま使ってしまうことです。見積書の文章を作らせたり、取引先へのメールを書かせたりするとき、内容をちゃんと確認せずに送ってしまう。これが思わぬトラブルにつながるケースが出ています。
従業員20名ほどの会社だと、確認する人手もなかなかありません。だから「AIが言うなら大丈夫か」となりやすい。でも、AIは自信満々に間違えることもあります。
そういう意味で、マイクロソフトの「2つのAIで確認し合う」という考え方は、実は小さな会社にとっても参考になる話です。
コストの話も少し触れます。
今は「ChatGPT」「Claude」「Gemini」など、使えるAIがいくつもあります。月額で数百円から使えるものも多い。2つ契約しても、月2000〜3000円程度に収まることも珍しくありません。
それより気になるのは「どう使い分けるか」です。
例えば、納品書や報告書の文章を作るのはChatGPT、その内容に抜けがないかチェックするのはClaudeに頼む、という使い方も一つです。完璧ではありませんが、一人でやるよりはミスが減ります。
AIは「魔法の道具」でも「危ない機械」でもありません。使い方次第で、普通の業務ツールになります。
ポイントは「AIに任せきりにしない」ということです。最後の判断は人間がする。その前段階の作業をAIに手伝わせる。この順番を守るだけで、リスクはずいぶん下がります。
「2つのAIを組み合わせる」という話は、大企業の話に聞こえるかもしれません。でも根っこにある考え方——確認する仕組みを作る——は、どんな規模の会社にも通じます。
AIを使い始めるとき、最初から完璧を求めなくていいです。「試してみて、変だと思ったら自分で直す」くらいの気持ちで始めた方が、長続きします。
こんな声、よく聞きます。
マイクロソフトが最近、面白い使い方を発表しました。GPTというAIで調べた内容を、Claudeという別のAIに確認させる、という方法です。つまり、AIを2つ組み合わせて使う戦略です。
「なんでわざわざ2つ使うの?」と思いますよね。
実はこれ、現場の感覚にすごく近い話なんです。
例えば、うちの会社でいうと——。
新しい取引先の見積もりを出すとき、担当者が一度作って、別の人間がチェックしますよね。一人でやると見落としが出るからです。AIも同じで、一つだけだとミスや偏りが出ることがある。だから別のAIに「これ合ってる?」と確認させる、という発想です。
これを聞いて「うちには関係ない」と思った方、ちょっと待ってください。
今、AIを使い始めた中小企業でよくある失敗があります。AIが出した答えをそのまま使ってしまうことです。見積書の文章を作らせたり、取引先へのメールを書かせたりするとき、内容をちゃんと確認せずに送ってしまう。これが思わぬトラブルにつながるケースが出ています。
従業員20名ほどの会社だと、確認する人手もなかなかありません。だから「AIが言うなら大丈夫か」となりやすい。でも、AIは自信満々に間違えることもあります。
そういう意味で、マイクロソフトの「2つのAIで確認し合う」という考え方は、実は小さな会社にとっても参考になる話です。
コストの話も少し触れます。
今は「ChatGPT」「Claude」「Gemini」など、使えるAIがいくつもあります。月額で数百円から使えるものも多い。2つ契約しても、月2000〜3000円程度に収まることも珍しくありません。
それより気になるのは「どう使い分けるか」です。
例えば、納品書や報告書の文章を作るのはChatGPT、その内容に抜けがないかチェックするのはClaudeに頼む、という使い方も一つです。完璧ではありませんが、一人でやるよりはミスが減ります。
AIは「魔法の道具」でも「危ない機械」でもありません。使い方次第で、普通の業務ツールになります。
ポイントは「AIに任せきりにしない」ということです。最後の判断は人間がする。その前段階の作業をAIに手伝わせる。この順番を守るだけで、リスクはずいぶん下がります。
「2つのAIを組み合わせる」という話は、大企業の話に聞こえるかもしれません。でも根っこにある考え方——確認する仕組みを作る——は、どんな規模の会社にも通じます。
AIを使い始めるとき、最初から完璧を求めなくていいです。「試してみて、変だと思ったら自分で直す」くらいの気持ちで始めた方が、長続きします。