AIが苦手な領域vsAIが得意な領域

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個人投資家。元Yahoo!株価予想達人。
同サイトで25歳で「ベストパフォーマー賞」「通算最高勝率者賞」受賞。2006年ルービックキューブ日本大会準優勝。MENSA会員。座右の銘はヘンリー・フォードの「本当の失敗とは、失敗から何も学ばないことである」

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AIが苦手な領域

生成AIを使っていると、「日に日に性能が高まっているな〜」と感じます。それで、情報収集とか、文章の要約あたりはそつなくこなせるな〜と思います。

それと同時に、ちょっと苦手そうなタスクもあって、「ここの部分を人間が補えば、それなりにまだ儲けられるんじゃないかな〜」とも感じています。

1つが「関係があるんだけれど、間接的なことだからAIの調査対象外になってしまい関係に気づきにくいこと」ですね。

まだニュートンとかダーウィンみたいなレベルにはなっていないわけで、彼らのすごいところは「一見、関係のなさそうな知識をつなげて1つの理論を構築する」ことだと思うんですよね。

現時点のAIのresearch機能だと、「この会社について調べて」と指示を出すと、基本的に検索ワードは「会社名 XX」とか「商品名 YY」とか「産業名 ZZ」みたいな感じのアウトプットが普通です。

とはいえ、検索のアイデアみたいなのはもっとあるわけで、ここのところは指示の出し方にもっと工夫の余地があると思うし、「この会社について調べて」という指示を出すくらいでは浅いと感じます。

つまり「点を集める」ことについてはAIはめちゃくちゃ収集なんですが、点と点をつなげて線にするとか、面にするとか、そういうあたりのステージはまだ人間の方が得意な気がするんですよね。

あとは、学習ペースが人間の方がまだ早いですね。AIと比べると人間の方がはるかにすくないサンプルで学びとる力があると思うんで、「少ないサンプルで理解しなきゃいけない仕事」については、まだ人間に一日の長がある気がしています。

あとは人間側にも問題があって、AIを活かす人の課題意識の広さや深さによって受け取れるアウトプットの量も質もだいぶ変わってくるんですよね。

人間がどうやって指示を出すか、とか、あとは、調べ切った後に、どのようにして周辺情報について自動でクローリングさせるかとか、ここのあたりはまだまだ工夫の余地があると思うんですよね。

それと、これが決定的だと思うんですが、「AIクローリング禁止」という情報源もそこそこあるので、そういうソースをいくつか知っている人は、人間がそこから情報を仕入れて、うまくAIが拾ってこれない情報を人間が共同化することもできるかなーと思います。

完全自律的にAIが動いた場合はこの限りではないし、AIもどんどん賢くなっていくので人間がAIを補えることも今後は変わってくると思うんですけどね。

AIが得意な領域

一方、AIはとにかく素直なので、「言われたことをちゃんとやる」ことに関しては、そのうち人間を凌駕する性能になるんだろうなーと思います。

人間にはプライドも意地も好き嫌いもあるので、「その仕事はやりたくない」とか「要件を満たさない」とか「余計な仕事を増やしてくる」とかあるんですよね。

もちろんAIもまだ成長途上なので、「余計な仕事を増やす人間の指示に従って無駄な仕事を超高速で増やす」みたいな感じにもなってしまいがちではありますが😅

あとはとにかく「言語の壁」がなくなります。

今後は外国株についてのアクセスもしやすくなりますし、なんなら気になる銘柄があれば生成AIを使って有価証券報告書を邦訳してもらったり、関連ニュースをクローリングしてもらったりすることもできるので、ポートフォリオの分散はかなり広げられるような気がしますね。

AIができる前から長く暮らしていた僕らからしたら、「言語の壁」は無意識レベルで相当高くなってしまっています。

なので、本当はもうとっくに簡単にリーチできるようになっている情報でも、「言語の壁」についての意識があるせいで、リーチできる情報にリーチできずに自滅する、みたいな方もいると思うんですよね。

まだまだAIもパワーアップしていくと思うし、だからこそ「どうやって立ち振る舞うか?」を考えるのがとても大事だと思うんですよね。

なんとなーく、アーキテクチャ戦略や競争戦略論の基礎を学ぶのが大事な気がしているので、2026年中には基礎を固めておきたいな〜なんて感じています。

追伸

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