何が変わったのか — 2022年から今までに実際に起きた変化

生成AIは、2022年から今までの数年間で大きく変わった。

では、具体的に何ができるようになったのか。

この章では、生成AIの変化を「出力の品質」「扱える情報量」「扱える成果物」「使える場所」「AI自身が実行できる範囲」の5つに分けて整理する。

「AIがすごくなった」という曖昧な話ではなく、2022年と今を比べて、実際に何が変わったのかを見ていく。

目次

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1. 体感で語られやすい理由

1-1. 「すごくなった」では何も決められない

生成AIの変化は、体感で語られることが多い。

「かなり賢くなった」「もう人間と変わらない」「まだ使えない」。

どれも実感としては正しいのだと思う。ただ、この言い方には困る点がある。自分の仕事に使えるかどうかを、そこから判断できないことである。

「賢くなった」と言われても、自分が今困っている作業を任せられるのかは分からない。「まだ使えない」と言われても、どの部分が使えないのかが分からない。

判断できないまま時間が過ぎると、次の2つのどちらかになる。触らないまま様子を見続けるか、触ってはいるが単発の質問で止まっているかである。

どちらも、変化の中身を範囲として掴んでいないことから来ている。

1-2. 変化を5つの軸で見る

そこで、この章では変化を5つに分けて見る。

5つに分けるのは、変化した時期も度合いも違うためになる。ひとまとめに「進化した」と扱うと、自分の用途に効く変化がどれなのかが見えない。

たとえば長い資料を渡して整理させたい人にとっては②が効き、作業の途中で使いたい人にとっては④が効く。同じ「進化」でも、届く相手が違う。

この章では、5つとも「実際に起きたこと」だけを書く。 これからどうなるかは③の回で扱う(全体像 2章「事実と仮説を分けて読む」)。

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2. 変化① 出力の品質が上がった

2-1. 以前は、手直しのほうが長かった

最初期の生成AIに文章を頼むと、返ってくるものは「それらしいが、そのままでは出せない」状態だった。

文の途中で話が変わる。同じことを言い換えて繰り返す。事実と違うことを自信のある書き方で混ぜてくる。

このため、書いてもらってから直す時間のほうが、自分で書く時間より長くなることがあった。頼む意味が薄い状態である。

当時よく言われた「結局自分で書いたほうが早い」は、この状態を指している。

2-2. 下書きとして使える水準に乗った

今は、下書きとしてはそのまま置けるところまで来ている。

文章の構造は崩れず、指示した長さと形式に収まり、依頼した観点が抜けることも減った。

ここで重要なのは、「完成品になった」ではないことである。下書きとして使えるようになった、が正確な言い方になる。事実の誤りは今も混ざるし、自分の状況に合っているかは別問題として残る。

それでも、この差は大きい。ゼロから書き始める工程が消えるためである。

白紙から書き出すときに時間を使うのは、たいてい「何をどの順で書くか」を決める部分になる。下書きが出てくると、その決定が済んだ状態から始められる。

2-3. 手直しの中身が「書き直し」から「選び直し」へ変わった

品質が上がって変わったのは、時間の長さだけではない。手直しの中身そのものが変わった。

以前は、出てきたものを文章として成立させるところから手を入れていた。今は文章としては成立しているので、直すのは「これは自分が言いたいことか」に合わない箇所になる。

この変化は、必要な力を移動させている。書く力の比重が下がり、合っているかを判定する力の比重が上がった。

判定するには基準が要る。誰に向けた文章か、何を言わないと決めているか、どこまで踏み込むか。この基準を持っていないと、出てきたものを前に「悪くはないが、これでいいのか分からない」で止まる。

品質が上がったことで、詰まる場所が後ろへ移った。 以前は書き直しで詰まり、今は判定で詰まる。

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3. 変化② 一度に扱える情報量が増えた

3-1. 以前は、前提を毎回書き直していた

初期の生成AIは、一度に渡せる文章の量が短かった。

このため、長い資料を扱いたいときは自分で切り分けて渡す必要があった。前半を渡して要約させ、その要約を持って後半を渡し、最後に2つをつなぐ。この作業自体に手間がかかった。

さらに、会話が長くなると前のほうを忘れた。最初に伝えた前提が、やり取りを重ねるうちに効かなくなる。同じ説明を何度も書き直すことになった。

3-2. 資料をまるごと渡せるようになった

今は、資料を分割せずにそのまま渡せる。

数十ページの文書、長い議事録、まとまった量のコード。これらを切らずに投げて、全体を踏まえた答えを受け取れる。

これによって使い方が変わった。

一般論が返ってくる状態から、自分の材料に基づいた答えが返る状態へ移った。この差は、前の回の言い方を借りれば「使える」と「自分の仕事に使える」の差になる。

3-3. 会話の途中で前提が消えなくなった

量が増えたことの効果は、長い資料を渡せることだけではない。やり取りの途中で前提が消えにくくなったことも大きい。

以前は、10往復もすると最初の指示が効かなくなっていた。「です・ます調で」と伝えていたのに、途中から常体に戻る。そのたびに指示し直す。

今は、最初に置いた前提が会話の終わりまで効く。一度伝えれば、そのやり取りの中では持ち続ける。

これが効くのは、往復しながら仕上げる作業になる。文章を出させて、直させて、また直させる。この繰り返しの中で前提が消えないため、やり取りの回数を増やしても品質が落ちない。

ただし、これは同じ会話の中に限る。会話を新しく始めれば、前提は最初から渡し直すことになる。会話をまたいで覚えているわけではない。

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4. 変化③ 扱える成果物が広がった

4-1. 以前は、テキストしか頼めなかった

初期の生成AIに頼めたのは、文章だった。

書く、要約する、翻訳する、言い換える。どれもテキストを入れてテキストを返す作業になる。

画像を作る仕組みは当時も存在したが、実用に耐える水準ではなかった。特に日本語の文字が崩れた。それらしい形の、意味を成さない文字が並ぶ。文字が入るものには使えなかった。

4-2. 画像が実用水準に乗った

今は、指定した文字を入れた画像が作れるようになった。

参照画像を渡して同じ人物を描かせる、色を指定する、構図を言葉で指示する。これらが通るようになり、記事に添える図やサムネイルを生成AIで用意できる。

このサイトのサムネイルも、生成AIで作っている。人物の参照画像を1枚持ち、記事ごとに表情と行動だけを言葉で指定して作る形になっている。

ただし、そのまま採用できるわけではない。日本語の文字は今も崩れることがあり、生成したものを人が見て採否を決める工程が要る。確認を省ける水準には達していない。

4-3. 作れるものが増えると、頼める工程も増える

この変化が効くのは、成果物に画像が要る仕事になる。

記事を書く仕事を考えると、以前はこうなっていた。

本文を書く          → AIに頼める
図・サムネイルを作る → 自分でやる、または外注する

図を外注すると、依頼して待つ時間が入る。自分で作るなら、そのための道具と技術が要る。どちらにしても、そこで工程が止まっていた。

今は、この両方をAIへ渡せる。止まっていた箇所が減ったことで、1人で完結できる範囲が広がった。

副業として何かを作る場合、この差は小さくない。文章だけで成立する仕事は限られ、たいていは見せるものが要るためである。

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5. 変化④ 使える場所が増えた

5-1. 以前は、チャット画面へ行く必要があった

初期の使い方は、ブラウザでチャット画面を開くところから始まっていた。

作業中に何か頼みたくなったら、今やっている画面を離れてチャットへ移り、状況を説明し、返ってきたものをコピーして元の画面へ戻る。

この往復が、地味に効いていた。

移動そのものは数秒で終わる。だが「そこまでするほどのことか」と考えて、頼まずに自分でやることが増える。使わない理由が、心理的なところに生まれていた。

5-2. 作業している場所そのものへ入ってきた

今は、作業している環境の中で直接呼び出せる。

文章を書くエディタの中、コードを書く環境の中、ファイルを扱う場所そのもの。チャット画面へ移動せずに、その場で頼める。

さらに、AIが自分でファイルを読めるようになった。以前は必要な内容をコピーして貼り付けていたが、今は「このファイルを見て」で済む。

これによって、渡す手間そのものが減った。

5-3. 往復が消えると、使う頻度が変わる

この変化で本当に効いたのは、使う回数になる。

往復が要る状態では、「まとめて頼む」形になりやすい。移動のコストがあるため、1回の依頼を大きくしようとする。

その場で頼める状態になると、小さく何度も頼めるようになる。1行の言い回しを直す、この関数の名前を考える、この段落だけ短くする。以前なら自分でやっていた粒度の作業を渡せる。

粒度が小さくなると、確認も軽くなる。大きくまとめて頼むと、返ってきたものを全部読んで判定することになる。小さく頼めば、その場で目を通して終わる。

第2章「変化① 出力の品質が上がった」で見たように、詰まる場所は判定へ移っている。小さく頼める環境は、その判定の負荷を下げる方向に効く。

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6. 変化⑤ AIが自分で実行するようになった

6-1. 以前は、提案を受け取って自分で実行していた

ここまでの4つは、すべてAIが何かを返してくる話だった。文章を返す、答えを返す、画像を返す。

返ってきたものを実際に使うのは、人の作業になっていた。

コードを書いてもらったら、それをコピーしてファイルへ貼り、保存して、実行する。手順を教えてもらったら、その手順を自分でなぞる。

AIは助言する側にいて、手を動かすのは人だった。

6-2. AIが手を動かすようになった

今は、AIが自分で作業を進められる。

ファイルを読み、内容を書き換え、保存する。コマンドを実行し、その結果を見て次の手を決める。うまくいかなければ原因を調べ、直してもう一度試す。

「このファイルの誤字を直して」と頼めば、直したファイルが手元にある状態になる。直し方を教えてもらうのではない。

これは、それまでの4つとは性質が違う変化になる。①〜④は「返ってくるものが良くなった」だが、⑤は返すのではなく、やるようになった、という話である。

複数の手順にまたがる作業も渡せる。「この資料を読んで、対応する記事を書いて、一覧表も更新して」のような、工程をまたぐ依頼が成立する。

6-3. 人が確認する位置が、実行の前から後ろへ移った

この変化は、人の関わり方を組み替えている。

以前は、実行の前に必ず人が入っていた。提案を読んで、採用するか決めて、自分の手で実行する。この構造上、誤ったものが実行されることはなかった。人が止められたためである。

今は、実行までAIが進む。人が見るのは終わった後になる。

これは速いが、同時に取り返しのつかない操作が混ざると危ない。ファイルの削除、外部への送信、課金の発生する操作。これらは実行された後に気づいても戻せない。

そのため、どこまでは自動で進めさせ、どこから先は必ず人に聞かせるかを決める必要が出てきた。以前は構造上いらなかった判断が、新しく必要になっている。

これは「できることが増えた」と同時に、「決めることが増えた」変化でもある。

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7. 5つが重なって何が変わったか

7-1. 1つずつでは、工程に入らない

ここまで5つを個別に見てきた。

だが実際に効いているのは、5つが同時に成立していることになる。1つずつでは、仕事の工程には入らない。

品質が上がっても、渡せる情報が少なければ一般論しか返らない。情報を大量に渡せても、出力が荒ければ手直しで消える。両方あっても、チャット画面へ往復するなら使う回数が伸びない。

7-2. 5つが揃って初めて「任せる」が成立する

5つを工程として並べると、それぞれが別の場所を埋めていることが見える。

どの工程にも、対応する変化がある。 これが揃った状態が、今になる。

「AIを仕事に組み込む」という言い方が現実味を持ったのは、この5つが揃ってからになる。以前は一部の工程しか渡せず、残りを人が埋めていた。埋める作業が大きければ、全体としては速くならない。

7-3. どれか1つ欠けると、どこで止まるか

逆から見ると、今も止まる場所が分かる。

3つとも、AI側ではなく人の側にある。 材料を揃えるのも、基準を決めるのも、範囲を決めるのも人の作業になる。

5つの変化が埋めたのは、AIができることの範囲である。人の側でやることが消えたわけではない。

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8. 変わったのは範囲であって、性質ではない

8-1. 広がったのは、できることの範囲

5つの変化は、どれも「できることの範囲が広がった」と言い換えられる。

扱える文章の量、出せる成果物の種類、呼び出せる場所、進められる工程。すべて範囲の話になる。

範囲が広がったことで、以前は渡せなかった作業を渡せるようになった。これは実際に起きた変化であり、この章で見てきたことになる。

8-2. 任せ方の原則は変わっていない

一方で、渡し方そのものは変わっていない。

何をしてほしいかを伝える。判断の材料を渡す。出てきたものが目的に合っているかを確かめる。この3つは、2022年のチャットでも、今のエージェントでも同じ形で残っている。

範囲が広がったぶん、この3つが効く場面はむしろ増えている。第6章「変化⑤ AIが自分で実行するようになった」で見たように、実行まで任せられるようになったことで、どこまで任せるかを決める作業が新しく生まれた。

できることが増えると、決めることも増える。

8-3. 進まなかったことは、別に残っている

この章では、できるようになったことだけを見た。

だが同じ期間に、「そのうちできるようになる」と言われながら進まなかったこともある。丸投げで完成しないこと、出力の確認が今も要ること、何を作るかは人が決めていること。

期待と現実の差は、進歩の記録だけを見ていると掴めない。 そして実際に仕事へ組み込むときに効くのは、できないことを正確に知っているかどうかになる。

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ここまでで、2022年から今までに実際に何ができるようになったかを5つの軸で確かめた。範囲は確かに広がっている。

次の「変わらなかったもの — 期待されたのに進まなかったこと」では、同じ期間で変わらなかったものを見る。期待されたのに進まなかったことを並べ、なぜ進まなかったのかを確かめる。この回が、最終回で扱う準備の根拠になる。

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