過去にはプログラミング、最近は契約書作成でChatGPT（法人向けCopilot）を試してみて、自力で一からできる人が時間短縮のために使うことで最も効果を発揮するモノだと感じていたが、プレジデント・オンラインの記事【｢ChatGPT Pro｣を甘く見てはいけない…生成AIに仕事を奪われる”ヨボヨボ会社員”にならない人の決定的違い】に同じようなことが書かれていた。生成AIサービスの使用料と人件費との比較や、電卓→Excel→マクロでの自動化→生成AIという流れは、しっくりくる話である。強いていうなら、専門分野の翻訳にはまだまだ改善の余地があると思うけど。
契約書作成については、生成AIの出力は平均化された表現になるので、事案の詳細や当事者の力関係などを考慮するには、プロンプトを工夫したり生成AIの出力を手直しすることが必要で、それができる人が使わないと意味がない。この辺りの感覚は、レンズ設計でMerit Function（欲しい性能からのずれ）や拘束条件を設定する場合と似ていると思っている。契約書はリスクの最小化とメリットの最大化（両立できなければその最適バランス）、レンズ設計はMerit Functionの最小化で、どちらも最適化だし。
自分が知る限り、契約書作成は雛形の修正、レンズ設計は既存のレンズタイプから出発して試行錯誤することが一般的だが、雛形／既存のレンズが何でそうなっているかを熟知していることが重要なことも共通点だろう。
自分もヨボヨボ会社員にならないように努力しなければいかんなぁ、と思う。