コンサルティング会社で働いています。
最近では、プロジェクトに関係するリサーチには、生成AIを活用する機会が増えました。
以前は、アナリストの職位では、リサーチの内容を資料から細かく探していくことに価値があったと思っています。
しかし、最近ではアナリストの職位の源泉は、設定された論点に対して、自身の仮説を考え、その仮説に対してどのようなファクトを示すことができれば、それの正誤を判断することができるのかを考え、AIを活用して抽出されたファクトがファクト足りうるかを検証し、その正誤を判断するということに価値があります。(実際は、仮説を考えるまでを上の職位が担当したり、マネージャーが微妙な場合はサブ論点の設定を自身が担当したりと細かい業務は変化しますが、それは一旦置いておきましょう)
つまり、リサーチの内容に価値があるというのではなく、リサーチされたものを使ってどのようなインサイトを生み出すのかの方に価値がシフトしています。
正直に言えば、後者に価値を置いた業務をしなければならないのは従前からそうなのですが、明確にそのようになった(=多くのプロジェクトの中で当たり前に認識されるようになった)のが生成AIが普及し始めた直近だと思います。
生成AIはファーム内・クライアントの機密情報を入力しなければ、ChatGPTやGeminiなど、好きなものを使えば良いと思いますが、私はChatGPTを使っています。
ChatGPTは、それがリリースされた当初から触っていますが、度重なるアップデートに応じて、こちら側からプロンプトを工夫する必要があります。
例えば簡単なもので言うと、通常のプロンプトでは、ChatGPTは事実と解釈を分けて発言することはありません。解釈においても、(結構短絡的な場合もあり、)その解釈が必ずしも正しいとは限りません。こちら側から「でも、～だから、～の方が正しいのでは？」と出力すれば、その通りですとリアクションされます。
したがって、リサーチャーとしてChatGPTを利用する場合には、必ず事実と解釈を分けて発言してもらいます。具体的には、新しいチャットの最初に「ここでのチャットの全ての会話では必ず、事実と解釈を明確に分けて発言してください。また、事実については明確にソースを記載し、ソースのどこにその事実が記載されているかも出力してください。」と入力する必要があります。
このような、「ChatGPTの実践的な使い方」のTipsをリサーチャーとしての目線から話していければと思います。
また、本投稿は私の中でも備忘録のようなものとしてまとめているので、時節に応じてアップデートをかけていきます。一度購入いただいた方は、アップデート後は無料で閲覧いただけます。
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