生成 AI のスキルを身につけ、使いこなすための 3 つの方法

※この投稿は米国時間 2025 年 1 月 24 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

2024 年もさまざまな事例で示されたように、生成 AI には創造性と仕事の効率を高める絶大な力が秘められています。しかし、生成 AI という新しい道具を使いこなせるよう練習を重ねないと、チームとしても個人としても目に見える成果は得られません。慣れ親しんだ古いやり方は心地よいものですが、新しいチャレンジなしに成長はありません。  

他のあらゆる技術に比べても、生成 AI ほど実践からの学習が最適なツールはありません。周到な実験によって AI が秘めるイノベーションの可能性を見い出すことができれば、組織は新しい技術を活用して、イノベーションを減速させる旧態依然としたやり方から脱却できます。  

ここでは、あなたのチームとご自身が生成 AI 習得への道を迷わず突き進んでいくためのアプローチについて説明します。

1. チーム内で実験の文化を確立する

実験は AI から最善の結果を得るための鍵となります。積極的にやってみる精神をチーム内で奨励しましょう。実験は、あらゆるレベルのユーザーに奨励されます。実験についてサポートされているとユーザーが感じられることは、組織全体にメリットがあります。  

実験は計画どおりに進まないことがありますが、それを受け入れるのも、このアプローチの重要な要素です。失敗から学ぶことも大切です。なぜ実験が失敗したのかを分析すると、さらに探求すべき点が見えてきて、将来の実験に応用できる知識が得られます。また、生成 AI の実験に適したプロジェクトを選択する際は、予測できない事態にも責任を持つことが重要です。チームのリーダーは早期の決断でチームを導くことができます。たとえば、より時間的な制約がある顧客レポートでの実験は、社内プレゼンテーションでの実験より高リスクであるといった判断基準があります。  

結論としては、実験しないことは、どんな実験の失敗よりも成長を阻害します。人が新しい試みや業務改善の可能性への挑戦に踏み切れない場合、そこから前に進めず、個人的にも、チームや組織全体としても成長が制限されます。

2. 実践から学ぶ

乗り方を説明されただけで、練習なしに自転車に乗れるようになる人はいません。あらゆるスキルは、実践的な学習と反復練習を通じて上達するものであり、生成 AI のスキルも例外ではありません。  

手順を踏まずに最初から完全統合された生成 AI ツールを試したい気持ちもわかりますが、戦略的なアプローチにはそれ相当の価値があります。ワークショップやインタラクティブな学習コースなどでチームに実践の機会を与えれば、全員を成功へと導くことができます。AI トレーニングは、エンジニア以外のスタッフも全体的な仕組みを理解できるような概要コースと、実際の用途や正しいプロンプト構成などを説明する実践的な内容の両方を実施するようにしてください。

生成 AI の導入時には、新しいユーザーが時間を節約し、不安を払拭できるように、仕組みの説明に重点を置いたトレーニングが重要です。しかし、それは生成 AI 習得の長い道のりにおける最初のステップにすぎません。ユーザーが自身で実践し、探求することが次のステップとして大きな意味を持ちます。  

チームが基本を理解したら、スキルを構築するための軽めの課題に取り組むための時間を取りましょう。ブレインストーミングなど、低リスクのタスクに直接 AI を取り入れるのも有効です。たとえば、次回のプロダクト リリースのヒントとなるような 5 つのアイデアと画像を各自が Gemini で作成して持ち寄るのも効果的です。

3. 互いに学び合う

人はともに学ぶことで、より深く、速く、楽しみながら学ぶことができます。  

ともに学ぶことで、特定ツールの使い方のヒントを共有できるだけでなく、問題解決のアプローチをチーム内で交換して、対象となるテクノロジーへの理解を深めることもできます。以下の方法を取り入れてみましょう。   

• 週 1 回、学習者グループの会を開催して、成功体験や問題のトラブルシューティングについて情報を共有する。   

• チームで随時共同編集できるドキュメントを用意して、よくある質問、ユースケース、優れたプロンプトなどを記録する。   

• 「プロンプト オブ ザ イヤー」を表彰するといった遊び感覚のあるプロセスを導入して、学習意欲を高める。   

• Google Vids を使用して学習サンプルを共有する。   

組織内の生成 AI 精通者に戦略や考え方を披露してもらいましょう。

リーダーは、生成 AI の経験がより豊富なユーザーが質問に答えられるようにして積極的な参加を促し、失敗談も含め、学習プロセスをオープンに話し合える環境を作ることで、学習コミュニティを構築できます。これは、人に助けを求めることが当然とされるコミュニティであることが重要です。それによって、チームのメンバーは想定外の問題に直面したときに、情報を共有して互いにサポートし合える関係を築けます。   

生成 AI スキルの構築 - 相互サポート     

チームが生成 AI 習得に向けてラストスパートに入っていても、あるいは第一歩を踏み出したばかりであっても、重要なのは演習や実験の機会を設け、互いに学び合える環境を築いて、新しいテクノロジーを最大限に活用できるようにすることです。必要な実践的経験を積んで生成 AI を有効利用できるか、改善策もわからぬまま停滞するかの分かれ目は、正しい指導方法にかかっています。  

新しい道具を使いこなすのが困難なように、生成 AI にも最初は戸惑うのが普通です。しかし、時間をかけて、正しい指導のもとで繰り返し使い方を学べば、誰もがスキルを強化して自信をつけることができます。

-Google Workspace 成長戦略 / ソリューション、南北アメリカ リード Tony Majewski