拓海先生、最近部下から「共同問題解決のデータをAIで分析すべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないんです。これ、本当に投資に見合う領域なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。まず結論を3点で言うと、1) グループの働き方の“見える化”で非効率を減らせる、2) 自己組織化（チームが自律的に最適化する動き）を捉えられる、3) 教育や現場での改善につながる、という点が価値です。
なるほど、3点ですね。ただふたつほど聞きたい。まず「自己組織化」って要するに人が勝手にうまくやり始めるってことでしょうか。現場ではそう単純にはいかないと思うのですが。
いい質問ですよ。自己組織化は自然発生的にチームが特定のやり方を採る現象です。ただし“勝手に最適化される”わけではなく、環境や与えられたルールに応じて適応するプロセスです。ここで重要なのは、AIによる学習分析（Learning analytics、LA）でそのプロセスを数値的に把握できる点です。
学習分析（Learning analytics、LA）という言葉も把握が浅いのですが、うちの現場でどういうデータを取ればいいんですか。会議の議事録とか、あとチャットくらいしかありません。
素晴らしい着眼点ですね！実際には会話ログ、画面共有の操作履歴、ホワイトボードの変化などマルチモーダルデータを扱います。ただ最初はチャットと議事録、役割分担の記録で十分です。重要なのはデータを“時間軸で見る”こと、つまりダイナミックな動きを捉えることですよ。
これって要するに「時間の流れでチームの動きをAIが解析して、良い働き方と悪い働き方を見つける」ということですか。もしそうなら、具体的な経営判断につながりますか。
その通りです！そして経営的な活用としては三つの道筋があります。1) 現場でのボトルネックや無駄なタスクを特定してコスト削減につなげる、2) 良好な協働パターンを標準化して教育や人員配置に反映する、3) 新規プロジェクトのリスク予測に使う。どれもROIを説明しやすい効果です。
なるほど。導入コストを抑えるには最初にどこから手を付ければいいですか。小さく試して効果を出すイメージが欲しいです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはパイロットとして一部部署で週次ミーティングのチャットログと議事録を収集し、CPS（Collaborative problem solving、共同問題解決）の活動がどのように進行するかを可視化します。期間は1?2か月程度で初期成果が出ます。
1?2か月で成果が見えるのは助かります。データの扱いで懸念があるのですが、プライバシーや信頼の問題はどう対処すればいいでしょうか。
素晴らしい観点ですね！まずは匿名化を徹底し、個人を特定しない集団指標で報告するルールを設けます。次に現場説明を丁寧に行い、目的は改善のためで評価や罰則ではないことを繰り返し伝えます。これで導入の心理的障壁は大きく下がります。
なるほど、匿名化と目的の共有ですね。最後にもう一度整理させてください。要するに、時間軸でチームのやり取りをAIと学習分析で解析し、良い協働のパターンを見つけて現場改善と人材育成に活かすということ、でしょうか。
お見事です！そのとおりですよ。大事なのは3点、1) 時間軸での可視化、2) 自己組織化の理解、3) 組織的な改善への落とし込み、です。さあ、一緒に小さな実験から始めていきましょう。
はい、拓海先生。自分の言葉で確認します。チャットや議事録などのデータを時系列でAIに解析させ、チームがどのように適応しているかを見える化し、それを人材配置や業務プロセスの改善に使うということですね。まずは一部署で匿名化したパイロットを行い、ROIを示してから本格導入する流れで進めます。
