AI🤖「●●がルールなので●●が正解です」👨人間「そうなんだね。...で、実際はどうなの？」←これが大事

AI精度がどんなに上がっても、「実際どうなの？」だけは自分で踏み抜くしかなかった

こんにちは、ロエルです。
AIをいろいろ使う中で、最近じわじわ見えてきたことがある。

「これはAIに聞けばいい」——そう思っていた場面が、実はまだAIに頼れないことがわかってきた、という話をしたい。

🤖 AIの回答精度は、もう人間を超えてる

前提として、AIはすごい。
世界中のデータをもとに、深くて構造化された答えを返してくれる。

ハルシネーションの問題はあるにしても、
「知識の量と構造化」という軸では、
もう人間が太刀打ちできる領域じゃないと感じてる。

だから「AIに聞けばいい」は正しい。9割の場面では、そうだ。
でも、残りの1割がある。

🌫️「で、実際はどうなの？」は、AIに聞いても出てこない

例えば、NHKの受信料の話。
ルール上はこうです——という説明は、AIが完璧にしてくれる。

でも「で、実際は？」という問いに対するAIの回答は渋い。

グレーな現実は、データになりにくい。だから学習もできない。

税金の抜け道、古い業界の慣習、人間関係の読み方——
「公式情報に基づいて判断すべき」に見えて、実際は全然違う、
なんてことが山ほどある。

💡 数億円の広告運用で、それを実感した

正社員時代、Googleの公式推奨は
「1つのアカウントにデータを集約して広告を回す」という考え方だった。

でも僕はそれに疑いを持った。

ターゲットごとにアカウントを分けた方が、最適化がきくんじゃないかと。

GoogleのAMに相談してみると、公式には認めないけど
「こっちの方がCPMも効果も間違いなくいい」と
言われた。

もしAIに「Google広告のベストプラクティスは？」と聞いたなら、
公式の答えが返ってくる。

でも「実際どうなのか」は、自分で触って、疑って、
試してみるしかなかった。
その経験から出せた成果だった。

🦶 あぶり出す作業に、まだ人間の価値がある

AIをうまく使えるほど、逆に「AIに頼れない部分の価値」が際立ってくる。
AIに任せる領域を最大化して、そこから溢れた「実際どうなの？」にこそ、自分の足と頭を使う。

大切なのは、AIの回答を鵜呑みにしない習慣だと思う。
「本当に？」「根拠は？」と1〜2ターン突っ込んでみると、
意外と揺らぐことがある。SNSの情報と同じくらいの温度感で
接するくらいが、ちょうどいい。

特にGeminiはそう感じることが多い。

….いや最近Claudeを使ってて、つくづく思うが、
結構Geminiはハルシネーションが多過ぎる気がする。

言い方を変えると、精度が高くなるプロンプトをしっかり入れないと
使い物にならない気がしている。つまり意外と上級者向けな気が
してきている。

🔍 踏み抜いた経験が、今一番価値がある

AIが網羅してくれる情報の外側にある、グレーな現実。
それは「踏み抜いた人しか知らない」情報だ。

自分の足で確かめて、失敗して、修正して——その過程で手に入れた経験は、AIが学習できないものでできている。

AIに任せられる領域をどんどん広げていくからこそ、「実際どうなの？」を問う嗅覚と、それを確かめる行動力が、もっと重要になる。
そう思っている。

そこをウリにしたサービスとか今後希少性と言う意味で
うまくいくのかなって思っている。

まあ、とりあえず、全てAIが解決できる訳ではないので
その解決できない1割の1次情報を得る為に
引き続き、主体的に動いていきたいと思う。

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