いまのわたしのしごとのどれが真っ先にAＩに置き換わりそうか

2024年9月4日 04:42

はじめに

　平日の休みにこんな記事を書き記すのもどうかと思うがしごとの話。どうも気づかないあいだにコンピュータやＡＩの支援なしにはしごとにならなくなりつつある。

わたしのやっているいくつかのしごとのうち、早々にこれらが主役になるのはどれだろう。一方、最後までのこりそう、つまりはわたしがさいごまでやらねばならないのはどれだろう。

きょうはそんな話。

すこしまえに

　しばらくまえに今あるしごとのかなりはコンピュータ上の作業へと置き換わるのではないかと喧伝された。そののちどうなったかは知れない。その印象はうすうす気配として感じる。世界中のさまざまなしごとが…という範疇での議論。ここでとりあげたいのはわたし自身でやっているしごと。

紹介欄にあるようにいくつかのしごとをかけもち。スモールビジネスばかり。もはや世間では見向きもされないちんまりしたしごとばかりを落穂をひろうかのようにほそぼそとやるにすぎない。その意味では「しごと」とはいえないかもしれない。

まずは

　おそらくすでに置き換わりつつあり、それなしでは成し得ないレベルまできているのが論文の作成。研究パートで英語の論文をつくる。その際にはDeepLのお世話になる。DeepL WriteなどＡＩ機能が増え、推敲作業などを手伝ってもらえる。しかも基本機能だけならば無料で使える。英語表現も多岐にわたり、場面ごとに表現のちがいを例示してくれる。

これはたすかる。もちろん必要に応じて使うが、あたまを論文の内容の方にシフトさせたいときに、英文法は…と横道にそれたくないときは有用。強力な助っ人になりつつある。

それから

　くわえてAlfaFold2。これは生体分子（とくにタンパク質）の構造と機能をあつかうヒトには、なくてはならないものに。おもにタンパク質や核酸の一次構造データにもとづいた三次構造予測。もちろん動力学計算などにはべつのソフトなどをつかうが、立体構造予測の精度が向上し、しかも高速で描画できる。

Ｘ線で構造が解かれた立体構造と、AlfaFold2で一次構造から予測した立体構造を比較すると遜色ないほど。すでにこれを利用しているとのことわりつきで論文中で議論できるほど。

ほかには

　もうひとつのしごとの学習サポート。生徒たちはおのおの自分に合うスタイルで学ぶ。タブレットでサプリを起動させるひとり。あるいはネット授業に耳を傾けるもうひとり。そしてわたしのホワイトボードをつかうむかしながらの説明などなど。スタイルはさまざま。

いまや各々に合う方法がふんだんにある。もはやわたしの出る幕はあまりない。学ぶ手順や意欲をひきだすほうへとサポートの内容は移りつつある。いわゆる従来の学校の一斉授業などはここではない。あつまる生徒たちの学年はことなるし、学力のちがいのいちじるしいなかで一斉授業はもはや困難。コンピュータの支援なしにはありえなくなった。

おわりに

　これだろうか。いちばん最後までのこるのは。一人ひとりちがう生徒たちがみせる表情を見て、その日やることを臨機応変にかえつつ対処するところ。そして笑顔で「きょうもがんばったね」と送り出すこと。心底そう思いつつ声をかけること。

そんなぬくもりのあるヒトどうしの「つながり」や「いっしょにやる」一体感といったところかな。この微妙で絶妙なやりとりや空気感はなかなか置き換わりそうにない、いや、きっと難しいはず。