大阪情報コンピュータ専門学校1年・Janice Wuさんに聞く、生成AIとの付き合い方

大阪情報コンピュータ専門学校のシステムエンジニアコースに留学生として通っている、Wu(ウー)です。香港出身で、日本での就職を目指して頑張っています。

今、いちばん力を入れているのは、noteでの定期的な記事の投稿です。最近は、note公式が開催している「Manusを使った自動化」をテーマにした記事コンテストに向けて、企画・設計から執筆まで取り組んでいます。

次々と新しい技術が公開される今、気になったものを自分で調べ、可能なら試して、何らかの形でアウトプットすることが大切だと考えています。公開している記事の数はまだ少ないですが、これからも自分のペースで新しいことに挑戦し、日常の気づきも含めて発信していきたいです。

最初に触れた日ははっきり覚えていないのですが、香港ではChatGPTやClaudeが公式には使えなかったので、本格的に使ったのは今年、日本に来てからです。いちばん使い込んだのは、Claudeでの小説創作でした。

その小説創作では、構成の相談から始め、展開に詰まったときの壁打ちや、文体・ストーリーの一貫性のレビューも頼みながら、最後まで書き上げました。投稿の際は、あらすじや投稿先の検討など創作以外の作業も手探りでしたが、そこでもClaudeを頼りにしつつ、回答はソースで事実確認するようにしました。

使うなかで気づいたこともあります。11万文字だと細かく見返すのが大変ですが、自分が繰り返しがちな言葉を指摘され、言い換えまで提案してもらえて、新しい学びになりました。一方で、長い文章での伏線の管理や、どの人物が何を知っているかの把握は少し苦手かもしれないと感じました。

今いちばん使っているのは、アイデア出しの壁打ちです。note記事の企画、小説の構想、読書メモの深堀り、自己分析や将来の考えごとなど、場面は幅広くあります。考えるのは好きなのですが、結論にたどり着くと途中の思考の流れを忘れてしまうのが課題で、紙とペンでは書く速度が思考に追いつきませんでした。

そこで、テーマ・前提・目的をClaudeに伝えて提案をもらい、提案を受けて思い出したことや思いついたことを、見せ方や分かりやすさを気にせず入力しています。提案はあくまで刺激で、中心になるのは自分の頭の中から出てきたものです。最後に思考の工程をMDファイルにまとめてもらい、Obsidianに保存して、記事や小説の種として育てています。

記録と整理をAIに任せることで考えることに集中でき、思考の広がりも紙の頃とは段違いなので、AIを重宝しています。

うまくいった経験は、就活の自己分析の壁打ち相手として使ったことです。人に聞くのは少し恥ずかしく、かといって頭の中だけで考えていると堂々巡りになって結論にたどり着けませんでした。そこでAIに考えを話してみると、問い返されるうちに自分の言葉で整理でき、言語化の練習相手としてとても助けられました。

一方でうまくいかなかったのは、発表スライドのひな形づくりです。AIに任せると、スライドごとにデザインが少しずつ違ったり、団体のロゴが変形・変色したりしました。全体の一貫性を保つため、フォントや色合いの調整、不要な装飾の削除に追われ、ゼロから作るより大変でした。AIは考えを引き出す相手としては頼れる一方、細部まで揃える作業は人が型を決めて任せる範囲を絞るべきだと学びました。

AIに頼むときは、最初に「目的」と「前提」を必ず伝え、あれば参考にしてほしいサンプルも添えています。何のために、誰に向けて、どんな条件で使うのかを書かないと、一般的な答えが返ってきがちだからです。

「してほしいこと」と「してほしくないこと」の線引きも意識しています。スライドのロゴが変形した経験から、「誤りの指摘だけして内容は書き換えない」「既存の素材には手を加えない」のように、触れてよい範囲を先に決めています。

基本の考え方は、0から1を作るのがAI、その後の組み合わせや調整は自分、という役割分担です。特にSNSの投稿のように差別化したい部分は、AI任せだと誰でも思いつく内容になり、読み流されて埋もれてしまいます。そのため、何を切り口にして、どう組み合わせるかは人が考えるようにしています。

私の通う専門学校では、ほぼ全員が生成AIを使っています。特に開発では、使うこと自体がむしろ前提になっていると感じます。世の中でもAI駆動開発が主流になりつつあるので、自然な流れだと思います。

ただ、使い方には差があります。担任の先生から聞いた話ですが、別の授業の問題用紙には、課題と無関係な指示が目立たない形で紛れ込ませてあったそうです。問題文をそのままAIに投げて提出した生徒がいて、カレーの作り方のページが出来上がっていたと聞きました。

AIが書いたコードも、中身を理解していないと発表や質疑応答で説明できません。使うかどうかではなく、出力を理解して自分のものにできているかが問われていると感じます。

はい、気になります。どのモデルが許可されているのか、AIの利用を前提にしたルールが整っているのか、どの場面で使ってよいのかを見ています。AIは便利な一方で、情報の取り扱いや出力の確認といった責任が伴う道具なので、使う側の判断を支える土台が必要だと考えているからです。土台が整っている会社なら、迷わず活用でき、安心して働けると思います。

ただ、ルールがあるだけでなく、現場で実際にどう使われているかも知りたいです。採用サイトや説明会で、社員の方がAIを使った具体的な事例や、うまくいかなかった例、使い方を学べる研修や共有の場について聞けると、入社後に自分のAI活用がどう活かせるかを想像しやすくなります。

AIの良さは、ゼロから1を作るチャレンジの手軽さです。たたき台がすぐ手に入り、失敗してもやり直しがきくので、まず試してみるハードルが下がります。そこに人間ならではの飛躍したゴール設定を組み合わせて、人だけでもAIだけでも届かない成果を目指したいです。

そのために働きやすいのは、AIの利用状況が社内で透明で、著作権や機密など権利関係に配慮したルールがある環境です。どこまで使ってよいか迷わず、チームで堂々と活用できます。

今のAIは、絵画しか視覚的な記録手段がなかった時代に写真技術が広まり始めた過渡期に似ています。創作の分野では賛否が分かれているからこそ、反対の声にも耳を傾けながら、自分なりの使い方を探っていきたいと思います。