拓海先生、最近部下が「AIで個人目標をすぐ始められるツールがある」と言うのですが、正直ピンと来ません。うちの現場は職人気質で、何から手を付ければいいか分からない人が多いんです。こういうのが本当に現場で役に立つのか、投資対効果が知りたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の論文はJumpStarterというシステムで、要点は「個人の目標を始める初期段階で足りない個人コンテキストを補い、実行可能な一歩を作る」ことですよ。要点を3つで言うと、1)文脈（コンテキスト）を集める、2)目標を細かく分解する、3)各工程に合った下書きを作る、です。
なるほど。で、その「コンテキストを集める」というのは具体的に何をするんですか。現場の人にとっては「やる気が出る」「時間がない」ぐらいしか言わないと思うんですけど。
素晴らしい視点ですよ、田中専務。それを踏まえて、ここで言うContext Curation（CC）コンテキストキュレーションは、単に情報を集めるだけでなく、目標達成に関連する「具体的な事情」だけを選別して集める行為です。例えば、時間の制約なら週のどの時間帯が空いているか、設備ならどの機械が使えるか、スキルなら既存の経験や学びたい範囲を聞き出します。AIが直接聞き取り質問を作り、ユーザーの回答を逐次保存していくイメージです。
それだと、現場の職人が「時間がない」と言って終わりにならないですか。要するに麺を茹でる前にスープの味を確認して、必要な材料だけ集めるようなものですか？これって要するに無駄を省く仕組みということでしょうか。
素晴らしい比喩ですね！おっしゃる通り、スープの味見に相当するのがコンテキスト把握で、適切な材料だけを集めることで無駄を減らし、最初の一歩を確実にします。ただし重要なのは効率だけでなく「実行可能性」を高める点です。職人さんが1時間しか取れないなら、その1時間で完了する具体的な小さなタスクを提示する、という具合です。
なるほど。それなら現場でも使える気がします。次に、目標を細かく分解するというのは、どの程度まで細かくするのですか。会議でそのまま提案できるレベルの指示が出るのでしょうか。
素晴らしい質問です！論文で言うTask Decomposition（TD）タスク分解は、最終目標を現場で実行可能な短時間タスクまで分割することです。例えば「新製品の試作を作る」なら、材料選定、治具準備、初回加工、検査、改善点の記録という具合に分けます。重要なのは各タスクに必要なコンテキストが紐づけられることですから、実際に動ける指示が出せますよ。
それは現場向きですね。最後に「下書きを作る」というのは、具体的にはどう役立つんですか。ChatGPTみたいな生成AIと何が違うのですか。
素晴らしい切り口ですね！ここでのWorking Solution Drafting（WSD）作業解決案作成は、選ばれたコンテキストに基づき各サブタスクの「実行できる下書き」をAIが生成する工程です。既存の生成AIとの違いは、JumpStarterはユーザー固有の文脈を継続的に集めてから下書きを作る点です。そのため下書きの現場適合性が高く、ユーザーが少し修正すればすぐ試せる形になります。
要するに、ただ案を出すだけのAIと違って、うちの現場の状況を聞いてから具体的に使える提案を出す、ということですね。分かりました。では最後に、私の言葉でこの論文の要点を整理させてください。
はい、ぜひお願いします！田中専務の整理は現場で通用する言葉であるほど価値がありますよ。ゆっくりで構いません、口に出してみてください。
分かりました。私の言葉で言うと、この論文は「現場の事情をちゃんと聞いて、できるところから始められる具体案を出すAIの仕組み」を示している、ということです。まず事情を集めて、次に小さな仕事に分け、最後にすぐ試せる下書きを出す。これなら投資対効果も見えやすいと感じました。
