存在しなかったモデルを、自分で作った

存在しなかったモデルを、自分で作った。題名が描いているのは、この一行に尽きる。欲しい性能のモデルが既製品の棚に見当たらない。そこで諦めず、自分の手で作る。言葉にすれば当たり前の話だが、ビジネスの現場ではこの当たり前が実行されることは少ない。多くの組織は「そのうちちゃんとしたものが出てくるだろう」と待ち、待っている間に人が手作業で穴を埋め続ける。 面白いのはここだ。待つ組織と作る人の違いは、技術への信頼度ではない。問いの持ち方が違う。待つ側は「AIはまだここまでしかできない」という既製品の枠から物事を見る。作る側は「自分の仕事で本当に知りたいことは何か」から逆算する。つまり順番が逆なのだ。モデルが足りないのではなく、問いの形が先にあって、そこに合う道具がないだけ。本音を言えば、新モデルの発表を追いかけるより、自分の業務の問いを一文で言えるかどうかのほうが、よほど差になる。AIの鬼としては、ここに一番注目したい。 中小企業の実務に落とせば、一言で言える。「こういうAIが欲しい」と言う前に、「何を判断すると、どの作業が消えるのか」を紙に一行で書いてみる。その一行があれば、既製品で足りるのか、小さく作る価値があるのか、判断は一日で出る。作るのは必ずしも開発者でなくていい。表計算とルールの整理から始められることも多い。存在しないモデルを前にして必要なのは、技術力より、問いを言葉にする手間を惜しまないことだ。