新しい技術を使い始めると、思っていたように進まないことがあります。

ChatGPTも同じです。

質問した内容と違う答えが返ってくる。

修正してほしい部分とは別のところが変更される。

説明された方法を試しても、実際の画面ではうまくいかない。

（株）アリスでも、AIと一緒に仕事を進める中で、こうした経験をしてきました。

特に難しいと感じるのは、AIが分かっているように説明していても、実際には必要な情報を確認できていない場合があることです。

例えば、ホームページの修正方法について相談するとします。

AIから具体的な作業手順が示されても、現在使用しているWordPressのテーマや設定を確認していなければ、その方法が正しいとは限りません。

実際のファイル構成が違っていれば、説明どおりに操作しても目的の結果にはならないことがあります。

また、思いどおりに進まないとき、同じ説明や操作を何度も繰り返してしまうこともあります。

しかし、同じ方法で結果が変わらないのであれば、別の原因を考える必要があります。

なぜうまくいかないのか。

必要な情報が不足しているのか。

最初の前提が違っているのか。

別の方法を試す必要があるのか。

そうしたことを整理しなければ、問題の解決にはつながりません。

これは、製造業の仕事でも共通しています。

例えば、切削加工で寸法が安定しない場合です。

加工条件を変更しても改善しなければ、材料の固定方法や工具の状態、加工順序など、別の原因を考える必要があります。

同じ失敗を繰り返すだけでは、経験は増えても改善にはつながりません。

何を試し、どのような結果になったのかを確認することが重要です。

また、問題が起きたときに、誰か一人の責任だけで終わらせないことも大切です。

作業する人の確認不足があったとしても、作業手順や情報の伝え方に問題がなかったかを考える必要があります。

もちろん、仕事を担当する人にも、自分の行動に責任を持つことが求められます。

大切なのは、人の責任と、仕事の仕組みの問題を分けて考えることです。

AIとの仕事では、間違いを指摘しただけで、次から必ず正しく動くようになるとは限りません。

だからこそ、実際の資料を確認することや、一度に変更する範囲を限定することなど、人が仕事の進め方を工夫する必要があります。

（株）アリスでは、失敗そのものよりも、そこから何を学び、次にどう活かすかを大切に考えています。

新しい技術を取り入れることには、試行錯誤が伴います。

うまくいかなかった原因を調べ、必要な方法を見直し、次の仕事につなげる。

AIとの経験も、ものづくりの仕事を考えるうえで、大切な学びになっています。