AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から「生成AIをプロジェクトに入れろ」と言われておりまして、何から手を付ければいいのか見当が付きません。これって要するに経費を掛けて効率だけ上げれば良い話なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。まずは結論を短く言うと、生成AIは単なる効率化ツールではなく、仕事のやり方やルールを変える『社会技術的な変化』を伴うんです。
なるほど、単なる効率化以上の話ですか。でも具体的にはどの辺りが変わるのか、想像がつきません。現場の業務に直接関係する話に落とし込んで教えていただけますか。
素晴らしい問いですね！簡単に三点で整理しますよ。第一に、ソフトウェア開発の作業そのものが変わること、第二にドキュメントや手順書の作り方が変わること、第三にコミュニティやガバナンスのルールが問われることです。
それは要するに、道具を変えるだけでなく、現場のルールや役割も見直さないといけないということですか。現場の抵抗やガバナンスの問題が頭に浮かびますが、優先順位はどう付ければ良いですか。
素晴らしい視点ですよ！優先順位は現場のリスクと効果を照らし合わせることです。まずは業務のどの部分がAIで安全かつ確実に改善できるかを小さな試験で検証し、次にドキュメントや責任範囲を整備し、最後にガバナンスを明文化する流れで進めると現実的です。
小さく試す、責任を明確にする、ガバナンスを整える、ですね。ただ、生成AIは結果に誤りを含むことがあると聞きます。誤ったコードや誤情報が混入したら現場は混乱しませんか。
素晴らしい懸念ですね！ここは二つの対処が重要です。ひとつは人間のレビューを残すこと、もうひとつはテストやロギングの工程を増やして不整合を早期検出することです。エラーをゼロにするのではなく、検知と回復力を高めるのが実務的です。
検知と回復力ですか。それなら投資対効果が見えやすいかもしれません。ところでコミュニティ運営の話があったと思いますが、御社のようなOSS由来の仕組みと我々のような社内開発では違いがありますよね。どこを参考にすれば良いですか。
素晴らしい観点ですね！OSS（Open Source Software、オープンソースソフトウェア）は多様な参加者と緩やかなルールで成り立っているので、ガバナンスと参加促進のバランスが重要です。社内では参加者が限定的なので、責任の所在を明確にしたうえで透明性を担保する仕組みを学べますよ。
分かりました。透明性と責任の線引きですね。最後に一つ、本論文は実務にどんな具体的なフレームワークを提示しているのですか。現場で使える形で教えてください。
素晴らしい締めの問いですね！本論文はMcLuhanのTetradに着想を得た社会技術的フレームワークで、ソフトウェアの作業・ドキュメント・コミュニティ参加・ガバナンスという四つの領域を同時に見る方法を示しています。実務では、この四領域をチェックリストのように扱い、変更が波及する影響を前もって評価する運用が有効です。
なるほど、四つの領域を同時に見ることで波及効果を抑えるわけですね。分かりました、ではまずは現場で小さな実験を回して評価し、問題が小さいところから導入を進めてみます。本日はありがとうございました。
素晴らしい決断ですよ！大丈夫、一緒に小さく始めて学習を重ねれば、必ず成果は出せるんです。次回は具体的なスモールパイロットの設計を一緒に作りましょうね。
