LLM以降のタスク管理について考える
日々タスク管理システムの研究開発をしていますが、
LLMの登場で、タスク管理の概念が一変しつつあり、AutoGPTなどを調べつつも感じたことを書いてみます。
LLMの登場により、今後、AIによるタスク管理の発展は、人間の能力を補完することで、個人や企業がより効率的に作業を行うことができるようになります。
自動運転車は、様々な状況に対応し、複雑な状況下でもドライバーの代わりに適切な決定を下すことが出来るようになりつつありますが、タスク管理分野においてはどのような発展が想定されるのか考察してみました。
タスク管理の歴史
タスク管理の種類や歴史について、GTD、トヨタ生産方式やフレデリック・テイラーの科学的管理法、アジャイル、バレットジャーナル、ポモドーロなどの手法については一通り学んだので自分で紐解いてもよかったのですが、ChatGPTに聞いてみました。
タスク管理は、人間の生産性を向上させるための基本的な手法の1つであり、
長い歴史を持っています。
古代ローマの軍事指導者であるカエサルは、
軍勢の移動や物資の補給などのタスクを明確に定義し、
管理することで、軍事力を強化しました。
また、中世の修道士たちは、定められたスケジュールに従って、
生活と仕事を適切に管理することで、修道院内の生産性を高めました。産業革命以降、タスク管理はますます重要な役割を果たすようになりました。
フレデリック・テイラーは、
1911年に「科学的管理法」と呼ばれるタスク管理の手法を開発し、生産性の向上を目指しました。
この手法は、タスクを細分化し、より効率的に処理することを目的としています。
また、プロジェクト管理の発展により、
タスク管理はプロジェクト内でのタスクの進捗状況やスケジュール管理を含むようになりました。現代では、タスク管理は、多様なツールやアプリケーションを利用することで支援されています。
タスク管理ツールには、To Doリスト、カレンダー、
プロジェクト管理ツール、タイムトラッキングアプリ、メモアプリなどがあります。
これらのツールは、タスクの視覚化や優先順位の設定、
タスクの割り当てやタスクの共有、進捗状況の追跡、自動通知機能などを提供することで、
タスク管理をより効果的に行えるようになりました。
また、タスク管理は、社会的・文化的な変化により影響を受けてきました。
例えば、コロナ禍によるリモートワークの増加や働き方改革により、
グループウェアやコミュニケーションツールがより重要視されるようになっていました。古代から現代までを振り返って感じるのは、LLM以前のタスク管理は、人間主体でほぼ手動で行われる時代でありました。
LLM以降のタスク管理を考える
トップダウン と ボトムダウン のタスク処理
トップダウン型のタスク処理はAGIと呼ばれます。
AGIは、設定されたゴールに対して自律的にタスクを生成・処理して、柔軟かつ効率的な方法で解決策を提示します。
一方、ボトムアップ型のタスク処理支援AIは、対話的な形で利用する形で、具体的なタスクに特化して作業代替してくれたり、詳細で実用的な助言を提供してくれます。
以降ではトップダウンとボトムアップ型のそれぞれについて具体的に考えてみます。
トップダウン型「AGI」
トップダウン型のAGIは、BabyAGIやAutoGPTなどでその萌芽が見られますが、高度な自律性を持ち、人間のように複雑な問題に対処することができます。
この種のAIは、大量のデータを収集し、膨大な数のルールを自律的に生成することで、人間が解決することが困難な問題に対処できるようになるはずです。
医療分野などでは、トップダウン型のAGIが病気の診断や治療法の開発に役立つ可能性があります。
ボトムアップ型「タスク処理支援AI」
ボトムアップ型のタスク処理支援AIは、具体的なタスクに特化しており、人間が直面する日常的な問題に対処することができます。この種のAIは、データの収集、分析、整理など、日常的な作業を自動化することができます。
例えば、NotionAIなどがそうでしょうか。
ボトムアップ型のタスク処理支援AIが、スケジュールの管理、メールの自動返信、文書作成など、多くの作業を自動化することは可能です。
ボトムアップ型のタスク処理支援AIは、個人や中小企業にとって、作業の自動化や生産性の向上に大きな影響を与える可能性があります。
しかし、タスク処理支援AIは、機能が限定的であるため、より複雑な問題に対処するためにトップダウン型と組み合わせる必要となりそうです。
人間が置き去りにされない工夫が必要
AIによるタスク管理分野の発展は、より高度な自律性と柔軟性を持つAIの開発、トップダウン型のAGIとボトムアップ型のタスク処理支援AIの組み合わせ、個人や企業の作業の自動化、などの分野で大きな進歩をもたらすことが期待されます。
将来的には、AI技術の進化により、タスクの自動割り当てや、自動優先順位付けなど、より効率的なタスク管理が可能になりそうです。さらに、高度な自律性と柔軟性を持つAGIが登場し、AIがより人間に近い思考を行うようになることも期待されます。１０年後には、より自然なやりとりや、より高度なタスクの解決が可能となっているかもしれません。
人々が時間と労力を節約し、より重要な仕事に集中することができるようになるとすれば、とても嬉しいことであります。（プライバシーの問題やバイアスの問題なども解決すべき課題ではありますが）
ただ、タスク管理AIの進化速度が早すぎて、シンギュラリティが現在進行中なため、人間不要なレベルに達するのも時間の問題な気がします。人間に理解できる形で説明可能な機能が求められると思われます。
寝てる間も無限に働き続けて、決済や意思決定をAIに依頼されたとした場合、人間感情としては、その選択肢にいたる道筋を知りたいものです。
（AIたちから人間はプロジェクトにおけるボトルネックであり、仕事の出来ない奴として認識されたくないものです）
ここまで読んでいただき、ありがとうございました！
今後の仕事として、一人ひとりが成長できるようなパートナーとしてもタスク管理AIを開発していきます。
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