こんにちは。サービスかんきちです。
「AIリーダー」への道を歩み始めた私ですが、まず最初にやるべきこととして、私の方からAI家庭教師にこうリクエストしました。
かんきちすぐにツールの使い方を覚える前に、まずは「AIの歴史と仕組み」を教えてください。
AIがエラーを出したり嘘をついた時に、仕組みを知らないと冷静に対応できない気がするからです。
「急がば回れ」。この判断は大正解でした。
今回は、私がAI先生に素朴な疑問をぶつけまくり、納得するまで食い下がった「AIの基礎講義」の一部始終を公開します。
- AIの正体を知れば、エラーも冷静に対処できる。
- 「RAG」を使えば、AIにマニュアルをカンニングさせられる。
- AIに丸投げせず、指揮者として使いこなすのが私たちの未来。
「レセプトソフト」と「今のAI」は何が違う？
授業の冒頭、AI先生から衝撃の事実を教わりました。
「昔のAI（第2次AIブーム）」の代表例は、私たちが普段使っている「レセプトソフト（請求ソフト）」だと言うのです。
かんきちえっ？ レセプトソフトってAIなんですか？
でも、レセプトソフトは計算間違いをしませんよね。今のAIはもっともらしい顔で嘘をつくのに…。
もしかして、AIって退化してるんですか？
A Iいいえ、退化ではありません。
作り方が根本的に違うのです。
キーワードは「記号（ルール）」と「確率（パターン）」です。
医療機関や福祉事業所が、国や自治体（国保連）に対して「報酬（お金）」を請求するために使う専用ソフトのこと（レセコンとも呼ばれます）。
「行動援護を1時間行ったら○単位」といった厳格なルールに基づいて計算するため、計算ミスや気まぐれな回答は絶対に起こりません。
A I昔のAI（記号主義）は、人間が「IF（もし）～THEN（ならば）」というルールを全て手書きでプログラムしていました。
例えば、「もし『行動援護』という記号が来たら、『単価』という記号と掛け算せよ」といった具合です。
かんきちちょっ、ちょっと待ってください！
「記号」っていう表現がいまいち理解しにくいです。
「行動援護」とか「1時間」という文字には意味があるのに、なぜ「記号」と呼ぶんですか？
A I鋭い質問ですね。
それはコンピューターにとって、それが「中身のない、ただのラベル」に過ぎないからです。
スーパーのレジを想像してください。
レジは「キャベツ」のバーコードを読んで「200円」と表示しますが、それが「緑色でシャキシャキした野菜」だとは理解していませんよね？
ただ「このバーコード（記号）が来たら200と出す」というルールに従っているだけ。だから「記号」なんです。
なるほど…！
レセプトソフトも、「行動援護」がどんなに大変な支援かは理解しておらず、ただの記号としてパズルのように処理しているだけ。だから計算ミスはしないけれど、融通も利かないわけです。
なぜ「昔のやり方」ではダメだったのか？
正確ならそのままで良さそうなものですが、なぜAIは「今の形（機械学習）」に進化したのでしょうか。
かんきち昔のやり方（ルールベース）が限界を迎えたのはなぜですか？
詳しく教えてください。
A I一言で言うと、「現実世界は、人間が手書きできるほど単純なルールの集まりではなかったから」です。
例えば、現場のアセスメントで「利用者がなんとなく不機嫌である」という状況。
これをルール化できますか？
確かに…。「眉間のシワが何ミリで、声のトーンが何Hzで…」なんて無限に定義しなきゃいけなくなります。
この「数値化できない曖昧な文脈」を扱うために、AI自身に大量のデータからパターンを見つけさせる「機械学習」が必要になったのです。
今のAIの弱点と、それを補う「RAG」
しかし、ここで新たな疑問が湧きました。
かんきち今のAIは「確率（なんとなくこれっぽい）」で動いているから、嘘をつくことがあるんですよね？
それなら、計算やルールが決まっている業務は、昔のやり方（ソフト）の方が良かったりしませんか？
それともAIは全部カバーできるんですか？
A I大正解です。素晴らしい着眼点です！
絶対に間違えてはいけない計算（給与計算など）は、今でも昔ながらのソフトに任せるべきです。
しかし、AIにもその弱点をカバーする必殺技があります。
それが「RAG（ラグ）」、つまり「カンニング」です。
AIにあやふやな記憶で答えさせるのではなく、「信頼できるマニュアル（PDFなど）」を渡して、「これを見てから答えて」と指示する仕組みのこと。
さらに私は、この「カンニングの仕組み」について食い下がりました。
かんきちそのマニュアルや辞書は、どこに置いておくんですか？
現実の本棚があるわけじゃないですよね？
Google Geminiを使う場合、どこに存在するんですか？
A Iいい質問です！
例えば、「Dify（ディファイ）」というツールを使う場合、システムの中に「ナレッジ」という専用の保管庫があります。
一方、Google Gemini単体の場合は、「Googleドライブ」や「Gems」がその役割を果たします。
かんきちじゃあ、「監査用資料」とかフォルダを作っておいて、必要に応じて私が取り出してAIに投げるってこと？
それとも、AIが勝手に中身を覗きに行ってくれるの？
A I正解は後者です。
「AIが勝手に覗きに行ってくれます」。
あなたが「監査について教えて」と聞くだけで、AIは膨大な資料の中から必要なページを瞬時に見つけ出し（ベクトル検索）、それを読んで回答してくれます。
これには鳥肌が立ちました。
つまり、「とりあえずマニュアルを全部AIに放り込んでおけば、あとはAIが必要な時につまみ食いしてくれる」ということです。これは最強の時短になりそうです。
サビ管の未来は「AIオーケストレーター」
最後に、AI先生から「福祉業界の前例にとらわれず、他業界からヒントを盗め」とアドバイスがありました。
かんきち最後に、AI先生から「福祉業界の前例にとらわれず、他業界からヒントを盗め」とアドバイスがありました。
A I「小売・EC（ネット通販）」のコンシェルジュAIがヒントになります。
「結婚式に行きたい」という漠然とした要望から、「このスーツと靴」を提案するように、
利用者さんの「働きたい」という夢を、「月曜は就労移行、火曜は家事訓練」という具体的な「週間計画」に変換するシステムが作れます。
夢があって素晴らしい話ですが、同時に少し不安も感じました。
かんきち確かにそうですが…ひとりひとり育ってきた環境も性格も唯一無二です。
その緻密な分析を、AIが本当に担えるのか不安もあります。
A Iその不安はサビ管として最も大切な感覚です。
だからこそ、「AIオーケストレーター（指揮者）」になる必要があるのです。
AIはデータ分析や論理チェックはできますが、心はありません。
AIが出した提案を見て、「データではそうだが、ご本人の気持ちを優先してこうしよう」と決断し、魂を吹き込むのは、人間にしかできない仕事です。
いかがでしたか？
かなり頭を使いましたが、AIの「中身」を知ることで、得体の知れない怖さが消え、相棒としての信頼感が増した気がします。
次回は、学習カリキュラムの続き「AI学習 第2部」に進む予定です。
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