拓海先生、最近会議で若手から「PLACARDってワークショップで未来を描く手法だ」と聞いたのですが、正直ピンと来ません。ウチの現場でどう役に立つのか、投資対効果の観点で教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果が見えてきますよ。まずPLAcard（PLACARD）はワークショップで未来像を引き出す道具で、AIを含む技術の可能性とリスクを対話的に探るための枠組みです。要点は三つ、参加者の多様性を引き出すこと、アイデアの具体化、そして学びの記録化です。
なるほど。ただ、具体的にワークショップで何をするのかがイメージできません。カードゲームみたいに遊ぶと言いましたが、遊びを仕事にどう落とし込むのですか。
良い問いですね。ゲーム的なカードを使うのは、関係者の思考を迅速に外在化するためです。日常業務では出ない突飛な視点を出し、それをプロジェクトアクションレビュー（Project Action Review）という形でまとめます。結果的に現場への落とし込みや、次の実証実験（POC）の設計に直結できるんです。
つまり、これって要するに現場の勘と技術のズレを埋めて、実行可能な施策を短期間で出すための仕組みということ？投資はワークショップとその後のフォローにかかると。
その通りです。素晴らしい整理ですね。補足すると、PLACARDは遠隔参加とも親和性があり、カードやプロンプトをデジタル化してAIと組み合わせることで、異なる拠点の洞察を連結できます。要点は三つ、コストは初回が高めだが再利用性が高いこと、成果はアイデアの質と実行計画の明確化に現れること、AIの導入は補助的に用いるという点です。
遠隔参加と言いますと、セキュリティやデータの管理も心配です。クラウドに上げて分析するのは現場が怖がります。現実の運用面ではどの程度注意すべきでしょうか。
ごもっともです。データガバナンスは最初から設計すべき要点です。現場の不安を避けるには三つの対応が有効です。個人情報や機密情報はワークショップから除外して紙媒体で処理すること、クラウドを使う場合は匿名化と最小権限でアクセスを管理すること、最後に成果物は社内で保持して外部に出さない運用ルールを定めることです。これなら現場の抵抗は減りますよ。
それなら現場も納得しやすいですね。最後に一つ、実際にPLACARDから出てきた案をどうやって評価して実行に移すか、上の層としての判断基準を教えて下さい。
いい視点ですね。評価は三つの軸で行います。事業性（市場やコスト削減効果）、実現可能性（技術と人的資源）、影響度（品質や安全性への影響）です。短期的に小さく試せる実証実験（Proof of Concept）を設計し、KPIを限定して迅速に判断するプロセスが重要です。小さな成功を積み重ねることが長期的な投資対効果につながります。
分かりました。これって要するに、PLACARDは現場の気づきを短期間で具体化して、低リスクで試験できる施策へ繋げる仕組みということですね。まずは小さなPOCを一つ回して、その結果で拡大判断する、という流れで進めれば良さそうです。
まさにその通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場の代表3—8人でワークショップを一回実施し、Project Action Reviewを作成してからPOCへ進めましょう。
はい、では私の言葉でまとめます。PLACARDはカードを使って異なる視点を短時間で引き出し、その成果をProject Action Reviewに落とし込むことで、リスクを抑えたPOCへつなげられる手法ということですね。まずは小さく始めて、成果を基に拡大判断します。これで部下に説明できます。
1.概要と位置づけ
結論ファーストで言うと、本稿はPLACARDというワークショップ手法を用いて、人工知能（AI）を含む技術の未来像を参加者と共同で描き出し、その学びを実務に結び付けるプロセスを提示するものである。本手法が最も変えた点は、会議や講義型の議論では出にくい具体的な現場アイデアを短時間で可視化し、実行可能なアクションへと変換するための「インフラ」を提供したことである。従来のブレインストーミングや講義型ワークショップは専門家の視点に偏りやすかったが、PLACARDはカードやプロンプトを媒介にして多様な参加者の視点を均等に扱うことを可能にする。これにより、経営レイヤーが意思決定に必要とする実現可能性と事業性を早期に評価できるデータが得られる点で有用である。特に中小企業や現場主導の改革を進める組織にとって、初期投資を抑えつつ試験的な取り組みを評価するためのアプローチとして位置づけられる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究はAIの設計、プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering、以降プロンプト工学）やオンライン教育（Online Education、以降オンライン教育）に関する実践報告が主であったが、PLACARDは未来構想（Futures Studies、以降未来研究）の手法をワークショップのフォーマットに組み込み、カードという物理的・デジタル的道具を介して参加者の知見を結び付ける点で差別化される。従来の研究が個別のツールや教育方法論の精緻化に注力していたのに対し、本稿は「異なるパターンやプロトパターンを相互運用するインフラ」を議論している。具体的には、カードゲーム型のインタラクションを通じて参加者間に対話の媒介を作り、セッションの終わりにProject Action Reviewで学びを構造化する手順を示した点が重要である。さらに、遠隔参加を想定した運用やAI生成画像の活用などメディア要素を取り込むことで、単一ワークショップの枠を越えた継続的な発見の仕組みを模索している。したがって差別化点は実践の連続性と異種ツールの相互運用性の追求にある。
3.中核となる技術的要素
本手法の中核は三つの要素で構成される。第一はカードというプロンプト群であり、これは参加者の視点を即座に引き出すためのトリガーとして機能する点である。第二はProject Action Review（PAR）で、ワークショップの成果を実行可能なタスクと学習点に分解して記録する仕組みである。第三は遠隔参加やAI支援のためのメディア統合であり、ここでは生成モデル（Generative Models、以降生成モデル）や画像生成ツール（例: DALL-E）を用いて未来像の可視化を行うことが提案されている。技術的にはAIを使ってワークショップで出たアイデア群をクラスタリングし、潜在的なテーマを抽出して次のセッションへ橋渡しすることが可能である。ただし論文はAIを全自動化ツールとしてではなく、対話の補助として位置づけている点が重要である。すなわち、現場の直感とAIの計算力を組み合わせることによって、実務に落とし込みやすいアウトプットを得ることを目指している。
4.有効性の検証方法と成果
有効性の検証は主にフォーカスグループ形式で行われ、現地参加者と遠隔共催者が混在するセッションでの学習の記録に基づく。論文ではユースケースとして複数回のセッションから得られた学びをProject Action Reviewとしてまとめ、短期的な実行可能性と長期的なテーマ抽出の両面で評価している。成果としては、参加者の創発的なアイデアの量と質が向上し、ワークショップ後のフォローアップで具体的な実験案（POC）に落とし込まれる例が報告されている点が挙げられる。また、メディアツールを使った可視化は議論の深まりに寄与したが、同時にデータガバナンスや現場の抵抗といった運用上の課題も明らかになった。検証手法自体は定性的評価に依存しており、定量的な効果測定（ROI、コスト削減量、売上寄与等）の導入が今後の課題であると論文は述べている。
5.研究を巡る議論と課題
論文が提示する議論は主に三点に集約される。第一に、カードを媒介にした対話は短期的な創発性を高めるが、継続的な成果創出のためには成果のアーカイブ化と相互運用性が必要である点である。第二に、AIや生成モデルの導入は視覚化やアイデア抽出を支援するが、機密情報の扱いと透明性（Explainability、以降説明可能性）が課題となる点である。第三に、ワークショップで生まれたアイデアを実行に移すための評価指標とガバナンスが未整備であり、POCから事業化へ繋げるための明確なパスが求められる点である。これらは相互に関連しており、例えばデータガバナンスを強化すれば参加者の信頼性が上がり、結果的に継続的な参加と実行へと繋がる。したがって技術的な導入と組織的な運用ルールを同時に設計することが不可欠である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の調査は三つの方向を推奨する。第一は定量的評価の導入である。ROI（Return on Investment、以降ROI）やKPIを設定し、ワークショップとPOCを通じた経済的効果を測定する手法を確立すべきである。第二はツールの相互運用性の標準化であり、異なるカードセットやプロンプトライブラリを連結するためのAPIやデータ形式の検討が必要である。第三はデータガバナンスと説明可能性の強化であり、匿名化や権限管理、AIの出力に対する根拠提示を組み合わせた運用設計が求められる。検索に使える英語キーワードとしては「PLACARD」、「Futures Studies」、「Project Action Review」、「prompt engineering」、「generative models」、「workshop facilitation」などが有効である。これらを手がかりに自社の実証計画を練ることが推奨される。
会議で使えるフレーズ集
「まずは小さくPOCを回して、数値で効果を確認しましょう。」これは意思決定を速めるための定番文言である。「参加者の多様性を担保してカードで視点を引き出します。」はワークショップの方法論を説明する短い表現である。「データは匿名化して社内で管理、外部へは出しません。」は現場の不安を和らげるためのフレーズである。「成果はProject Action Reviewで記録し、KPIで評価します。」は実行段階の透明性を示すための言い回しである。会議でこの四つを順に示せば、現場と経営双方の納得を得やすい。
M. Tedeschi et al., “AI Future Envisioning with PLACARD,” arXiv preprint arXiv:2410.17155v1, 2024.
