キミ、AI使ったね？「生成AIチート」が即バレするNGワード – ダイヤモンド・オンライン
ニュースソース
https://diamond.jp/articles/-/371115
https://diamond.jp/articles/-/371115
星野ひかりのスピーチ
22歳・経営企画部・インターン
みんなは「これ、AIっぽいな」って文章を読んで違和感を覚えたことある？先日の記事で紹介されていたのは、受験生がAIで答案を書いたら一瞬で先生に見破られたという話。理由はシンプルで、言葉が整いすぎていて、人間が持つ「必死さ」や「迷い」が欠けていたからなんだって。私はその話を読んで、SNSマーケティングにもまったく同じ構造があると感じたんだ。なぜなら、SNSで本当に人の心を動かすのは「正しい情報」じゃなくて「感情が伝わる言葉」だから。どんなにAIで美しい文章を作っても、共感のない投稿はシェアされないし、記憶に残らない。逆に少し荒削りでも、リアルな体験談や感情のこもった言葉はバズりやすい。つまりAIは便利だけど、それだけでは「人の心を動かす力」にはならない。私も実際に失敗したことがある。インターンで初めてSNS投稿を任されたとき、AIにキャプションを作ってもらって「完璧！」と思って出したら、全然反応がなかった。逆に、自分が夜中に泣きながら書いた「就活の不安」をそのまま投稿したら、想像以上に多くの人から「わかる！」ってコメントが来たんだ。そこで気づいたのは、AIはあくまで「型」を作るサポートであって、人の心を動かす最後の一押しは、自分自身の感情からしか生まれないということ。実際、星野リゾートはAIを徹底的に活用して接客の標準化を実現しながらも、SNSで拡散させるのは「お客さんが泣いた瞬間」や「笑顔になった瞬間」なんだよね※。つまりAIは感情を生む土台を支える存在であり、主役はあくまで「人間の感情」そのもの。
- 参照: 星野リゾート「KARAKURI assist」
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000094.000025663.html
佐藤健太のスピーチ
24歳・システム部・SE
正直に言うと、僕は最初AIを「正解を出すための完璧なツール」として見ていた。でも先日の記事で、AIで書いた答案がすぐに教師に見抜かれるという話を読んで、ハッとした。理由は、整いすぎていて人間らしい「揺らぎ」がないから。僕らエンジニアの世界でも、これはよくあることなんだ。なぜなら、システムは「ノイズ」がある前提で設計しないと現実世界では動かないから。テスト環境では動いても、本番環境では予想外の例外処理が必要になる。AIも同じで、失敗やノイズを排除して「完璧」な答えを出そうとすると、逆に「人間らしさ」が失われてしまう。だからAI活用で大事なのは、むしろ「不完全さをどう受け入れるか」なんだ。僕自身も痛い経験がある。新人の頃、チャットボットを作ったときに、回答を完璧に整えようとした結果「人間味のない機械的な対応」になってしまった。利用者から「冷たい」と言われて、チームで徹夜して修正したことがある。そのとき、あえて誤差やゆらぎを残すことで、逆に「自然で親しみやすい」と評価が上がったんだ。完璧さが正義だと思っていた僕にとって、大きな転換点だった。エジソンが「失敗は終わりではなく、うまくいかない方法を発見しただけ」と語ったように※、AI開発も同じで、失敗を積み重ねることが成功の条件なんだと思う。つまり「バレないAI活用」を目指すのではなく、「人間らしい失敗やノイズをどう組み込むか」が本当の鍵なんだ。
- 参照: トーマス・エジソン『Edison: His Life and Inventions』
https://archive.org/details/edisonhislifeinv01dyer/page/n7/mode/2up
田中美咲のスピーチ
32歳・人事部・係長
「AIで作った文章はすぐにバレる」。そんな記事を読んだとき、私は人事の仕事で日々感じていることと重なりました。面接や評価の場で、言葉が整いすぎていると「これは本当に本人の思いなのか？」と疑念を抱くのです。逆に、未完成でも自分の言葉で語る姿にこそ、その人の可能性を強く感じることがあります。なぜそう感じるのか。それは、組織にとって必要なのは「完璧な人材」ではなく、「成長し続けられる人材」だからです。完璧に整った答えは一見優秀に見えますが、そこには伸びしろや学びの余地が見えない。逆に、失敗や迷いを言葉にできる人は、フィードバックを受け入れやすく、チームに良い影響を与えます。つまり、完璧さよりも「学ぶ姿勢」の方が組織にとって価値があるのです。私自身も経験があります。ある若手社員が、自己評価シートに「全部順調です」とだけ書いてきたことがありました。AIで自動生成したように整いすぎていて、正直「この人は本音を言えていない」と感じました。逆に、別の社員が「失敗が続いて自信をなくした」と正直に書いたとき、私はその人の勇気を評価し、成長をサポートしたいと思いました。その後、その社員はチームに支えられながら大きく成長していきました。Microsoftも同じ課題に直面し、従来の競争型評価をやめて「個人成果」「他者成功への貢献」「他者洞察の活用」という新しい軸に変えました※。それは、未完成さや学びを尊重する文化を根付かせるための決断でした。つまり「整った完璧さ」よりも「学びを共有する姿勢」が評価される社会に変わりつつあるのです。
- 参照: doda X「サティア・ナデラCEOが推進したマイクロソフトのグロースマインドセット」
https://doda-x.jp/article/555/
山田雄一のスピーチ
43歳・経営企画部・課長
AIで作った答案が一瞬で見抜かれた、そんな記事を読んで「これは教育の話にとどまらない」と感じました。ビジネスにおいても同じで、どんなに整った資料でも、数字で裏付けされていなければすぐに見破られます。つまり、AI活用においても最終的に問われるのは「ROIやKPIで成果を証明できるかどうか」なのです。理由は明確です。経営の世界では、意思決定は常に投資対効果で判断されます。どれだけ美しいプレゼンを作っても、そこに「売上」「利益」「市場シェア」といった数値がなければ意味がない。AIで作った整った文章や資料も同じで、見栄えだけでは信頼は得られない。むしろ「成果が数字で示されていない」という点で、逆に信用を失うリスクさえあるのです。私自身も経験しました。ある部下が、AIで自動生成した提案資料を持ってきたとき、見た目は完璧でした。グラフも文章も美しく整理されていて、一瞬「これはすごい」と思った。しかし「この施策で売上はいくら上がる？」と聞いた瞬間に答えが出てこなかった。結果、その提案は信頼性を失い、採用には至りませんでした。逆に、粗削りでも数字をきちんと出してきた別の部下の提案は、実行されて成果を出しました。だからこそ、私は「バレないようにAIを使う」ことには意味がないと考えています。むしろ重要なのは「AIをどう数字に結びつけるか」。AIを使って市場分析を効率化するのは良い。しかしそれを「どのKPIを改善するのか」「ROIをどう最大化するのか」に落とし込めなければ、経営判断には使えません。
鈴木恵子のスピーチ
48歳・企画部・部長
AIで作った答案が即座に見抜かれたというニュースを読んで、私は「これは歴史が繰り返している」と感じました。新しい技術が生まれるたびに、人間は「楽をする方法」と「それを見抜く方法」のせめぎ合いを繰り返してきたからです。AIによる文章生成も、まさにその延長線上にある出来事にすぎません。理由は、歴史が示すように「技術は常に検証される運命」にあるからです。中世ヨーロッパでは偽造通貨が蔓延しましたが、やがて厳格な検証制度と銀行の信用システムが築かれました。近代ではタイプライターやワープロの登場で「人間が書いた文字かどうか」が疑われましたが、結局は内容や信頼関係で判断されるようになった。つまり、技術が生み出す「整いすぎたもの」は、必ず人間の目により本物かどうかを試されるのです。私自身も部長として、整った資料より「現場の泥臭い声」に真実を感じることが多々あります。以前、部下がAIを使って非常に美しい報告書を提出してきたことがありました。しかし現場に足を運ぶと、その報告には反映されていない問題が山ほど残っていた。逆に、手書きのメモに近いラフな報告でも、現場の声が詰まっているものの方が、長期的に役立つ意思決定につながったのです。整った形式よりも、信頼できる中身こそが資産になると実感しました。結局のところ、歴史が私たちに教えてくれるのは「便利さは一時的な武器にすぎないが、信頼は長期的な資産になる」ということです。AIを使うこと自体は悪ではありません。むしろ効率を上げるためには不可欠です。しかし、その使い方が信頼を損なう方向に傾けば、長期的には組織や個人の信用を失うだけ。逆に、AIを信頼に資する形で活用できれば、それは長期的な強みになるのです。
