拓海先生、最近部下から『AIをブレストに使おう』と言われて困っているんです。正直、ChatGPTという名前だけ聞いたことがある程度で、現場でどう役立つのか実感が湧きません。要するに現場の創造力を高める投資に見合う効果があるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。結論を先に言うと、この論文は「LLM（Large Language Model、大型言語モデル）をブレインストーミングに体系的に組み込み、創造性を高めるための枠組み」を示しているんですよ。要点は三つです：目的設定、プロンプト設計、戦略の組合せです。これなら現場でも再現しやすいんです。
それは結構具体的ですね。しかし、うちの現場は保守的で、会議室でのブレストで紙とホワイトボードが基本なんです。これを持ち出すと現場が混乱するのではと心配です。導入の手間や教育コストはどれほどですか？
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さく始められますよ。論文ではGPSという枠組みを提案しています。GはGoals（ゴール）で、目的を明確にすることです。PはPrompts（プロンプト）で、AIに投げる問いの作り方。SはStrategies（戦略）で、ブレストの局面に応じた手法を選ぶ。最初は目的を1つに絞って、短いプロンプトを試すだけで効果が見えますよ。
「目的を1つに絞る」か、なるほど。で、実際にAIに投げる質問の作り方が重要だと。プロンプトって要するにどの程度詳しく書けばいいんですか？
素晴らしい着眼点ですね！プロンプトは短いものから詳細なものまで段階があります。論文が示すのは、場面に応じた戦術を組み合わせることです。発散（Divergence）では「奇抜な役割を与える」「環境を変える」などの戦略で多様な案を引き出し、収束（Convergence）では「自己精練（Self-Refinement）」や「反射（Reflection）」で案を絞る。それぞれに合ったプロンプト文のテンプレートがあると考えてください。
それはなんとなくイメージできます。ところで、AIが出した案は現実性が低いことが多いと聞きます。うちのような製造現場で実行可能なアイデアにするにはどうしたらよいですか？
素晴らしい着眼点ですね！ここが現場導入で最も重要な部分です。論文ではTTCT（Torrance Tests of Creative Thinking、トーランス創造性検査）を適応して、創造性だけでなく有用性も評価しています。実務に落とし込むには、人間の評価者がフィルタリングして、具体的な制約条件（コスト、時間、設備）をプロンプトに追加して再生成させるサイクルを回すとよいです。
これって要するに、AIはアイデアの“発電機”であり、現場が“変圧器”になって実行可能な電力に変換する、ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その比喩、すごくいいですよ。まさにその通りです。AIは広く燃料（アイデア）を提供し、人間が制約や現場知を加えて実行可能にする。論文の提案は、この循環をプロンプト設計と評価指標で安定化させる点が新しいのです。要点を三つにまとめると、1)目的を明確化する、2)段階的なプロンプト戦略を用いる、3)人間の評価で実務性を担保する、です。
なるほど、非常に整理されました。実務での評価方法やKPIはどのように設定すればよいですか？創造性だけでなく収益やコストに直結する指標を見たいのです。
素晴らしい着眼点ですね！論文では創造性評価にTTCTを応用しましたが、経営判断には実用性評価を組み合わせることが重要です。例えば、アイデアの採用率、採用後のコスト削減見込、試作から量産までの期間短縮効果などをKPIにするのが現実的です。小さなPoC（Proof of Concept）を回し、定量データを基に投資判断すればリスクは抑えられますよ。
分かりました。では最後に私の理解を整理して言いますと、AIは多様なアイデアを短時間で出す発電機で、我々が評価と実行のためのフィルターをかける。GPSの枠組みでプロンプトと戦略を使い分け、PoCで効果を定量化してROIを確かめる。要するに、小さく回して確かめる、という方針でよろしいですね。これなら現場にも説明できます。
素晴らしい着眼点ですね！そのまとめで全く問題ありませんよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできます。まずは一回、現場で小さなブレストをGPSで試してみましょう。私がフォローしますよ。
