コンテクスト・ダブルホイール戦略
HOW!HOW!HOW! この番組は、地方の開発会社とコンサル会社が協力して作ったAI企業で、
AI駆動開発とAI駆動経営のワクワクドキドキな経験談、実践談をお届けする番組です。 お届けするのは、株式会社メソッドハブ共同創業の鶴と、りょうです。
2人でお届けします。
ありがとうございます。
毎回思ってるんですけど、読んでる?それ。 読んでる。
ですよね。
なんかね、えらいちゃんとスラスラ読めるよなと思って。
まだ読んでるよ。
そういうこと?素晴らしい。
読んでるもん。
そらんじてると思ってる。
なんでそんなスラスラ出るんやろなって思ってたんだけど、今まであんまり気にしてなかったんですけどね。
適当。俺たち適当。
ちゃんと言うやんって思ってる。
なんかほんと、一言一句違わず。
言ってますよ。
ちゃんと言ってますね。
携帯気になりますか?
全然いいっす。
触りながら喋ってる。
あら、あら適当。
まあそのくらいがいいっすよね。
で、今日はなんと前回からの。
そうですね、ちょっとキラザローいなかったんですけど、ちょっとりょうさんがピンと来ちゃって。
ピン?
そのテーマ。
でも実言と言っていいっすか?その時にピンと来たんだが、これ後編で全部持つのかなっていう。
喋りきった方がよかったんじゃないかなと思いながら、ちょっとテーマを進める感じ?
俺ちなみに俺が持ってるあのテーマについての具材は、むずいよね以上っていう奥行きなんだけど。
そうでしょ。
やっぱり。
やっぱり。
あのー、だいたい懐かしいことを俺が繰り返すだけになる。
まあ一回ちょっとチャレンジして。
そうそうそうそう。じゃあその、なんですか?前回のテーマでいくとダブルホイールなんでしたっけ?
コンテクストダブルホイール戦略ね。
ちょ、もっかい、あのほら、後編から聞いてる人も、たまたまね、後編から聞いてる人もいるかもしれないんで、いいですか?
はい。
本編いく?一回。
ほらもう、構成すらもう。
ちゃんとしてくださいよ。
金曜夜だから。
本編いきましょう。
ということで、本編ですね。
めっちゃ偉そうに、横文字使いたくない派に最近なりつつあるんですけど、言いますね。
コンテクストダブルホイールストラテジーとは。
本当にそんな単語あるんですか?
わかんない。
作ったの?
作ったの。
ダブルホイールはよく言うよ。
そうなんですか。両輪回すっていう意味でダブルホイール。
それにコンテクストくっつけただけ。
なるほどなるほど。
ありふれた造語かなと思うんですけど、
AI時代における経営をうまく活かせる方法とはということの一つの方法論として、
コンテクストダブルホイールという戦略だなって僕は思ってます。
言ってたよね。
一つ目のホイール、車輪は、いわゆる組織におけるAIが出すアウトプットを一番いいものにするためには、
その組織が持っているコンテクストをどれだけちゃんとAIに食わせられるように整理し育ててますかということが重要ですね。
データの整え方とかね。
一個目の車輪ですね。
なので一切データが残っていない会社とか、社長の考え方とかイズムとかそういうのが全部苦伝でなされていて、
データとして残っていないと、AIは何にも食うものがないので一般論しか言わなくなっちゃうよっていう。
なのでまずその組織におけるコンテクストをちゃんとあげましょうねっていう意味で大事な車輪の一つ目です。
もう一個が、そのAIがなんぼその一個目のコンテクストが充実しててイケてるアウトプットを出したとしても、
結局は人間がそれを解釈して、意思決定して、あるいは上進してということを繰り返して会社って動いていくとしたら、
人間がAIが出してきたアウトプットの解釈を間違った瞬間に、これ何の意味もなさなくなります。
なのでよく新人とかジュニア過ぎるメンバーには、AI渡すとすごいそのまま出してきたアウトプットをコピーで転送してくるので危険だとかっていう話がよく巷に溢れてますが、
それはそのことを言っていて、なので正しくAIが言ったことを人間が解釈できるようにならなきゃいけない。
じゃあ正しくAIが人間解釈できる庭って考えると、その人が人生かけても作ってきた、育ててきたコンテクストっていうのがどれだけ充実してるかっていう、これがもう一個の方のシャリですね。
僕が42年間で培ってきた僕のコンテクストっていうのがあるがゆえに、例えば経営のこととか財務のこととかITのこととか、
採用とか人事のことに関しては、AIが出してくるアウトプットに対して僕は比較的正しい解釈ができるだけのコンテクストを持っているんだけれども、
例えば医療とかやってないし、医者じゃないからとか、知識学とかみたいなことをAI使って仕事に生かそうと思うと、やっぱりコンテクストないので正しい解釈ができない。
だからまず一つね。もう一つ、僕が42年で培ってきたこのコンテクストっていうのを、本当は22年かけてるんだけど、10年で作るには、5年で作るにはっていうふうに短縮するっていうことすらもAIを使ってや
れないかなっていうことが僕思っていて、
それができたらむちゃくちゃいいなと思ってるんだけど、これが組織のコンテクストマネジメントに比べると、僕の中ではあんまり答えがないなという話がおさらいです。
すごい良いおさらいをしてくれました。の反面、そうそうってなった、俺今。もうだからほぼほぼ同じ領域に渡った。
AIとの対話で人間の学習範囲を広げる
そうそう、全部俺が話そうって、確かにそういうことを話そうとしてたのかなっていうのが、きっと前回俺頭が整理されてなかっただけで。
そういうこと?超ピンときてる顔してたけど。
ピンときてた、その時はね。とはいえですよ、とはいえですよ、そのコンテクストってあるじゃないですか、僕一個思ってるのが、なんかのXかなんか見たんですけど、AIって、AIを使うことによって、
すげえなんか今の人って勉強とかしなくなるんじゃねみたいな論点がXって流れた時に、それに対するリポストかなんかだったのかな。
いやいや、逆ですと。AIがあるからこそ、今まで自分ができなかったことができるようになってるから、勉強の量ってめちゃくちゃ増えてるんだと。
例えば僕がシステムの仕事をしてるけども、デザインの仕事をしてホームページを作るみたいなことだって簡単にできる時代ができたんだという話があったんですよ。
まさしくそれって、例えばデザイナーとかそういうふうなことに長けた人が20何年間培ってきたコンテクストを、このAIと共にコンテクストを上げる時間はすごい短くできるっていう気はするんですよね。
これってコンテクストってあってますよね、俺が言ってると。
あってると思うんですよ。
ものすごくそれって大事だと思ってて、結局AIを活用して、AIをそのまま便利ツールとして使う。
AIをそのまま、難しいな。
AIで出てきたアウトプットをそのまま右から左に流すというやり方を続ける人は、おそらく多分そういうコンテクストが積み上がらないんですよね、きっとね。
でも、さっき言ったように、ここのAIが言ってきたものは、ある種自分が言いたいことの仮定をそのAIがやってるだけであるから、最終的には自分がそれに納得した状態で出さないといけない。
その納得した状態になるために、どんだけそのコンテクストをこれまで培ってきたものも含めて、人間側が成長させることができますかっていう論点なんでしょう、これ。
そうですそうです。
あってる?
あってる。
この僕の20年間のコンテクストを、新入社員が今、明日入ってきたとしたら5年、あるいは1年で行ってほしいっていう、そのためにはっていう。
めっちゃわかるっす。でもなんかそれって、これまで土買ってこないといけなかったスキルというものが、少しやっぱりちょっと軸が変わる気がしてて、もっと汎用的なスキルのほうが必要な気がするんですよ。
あー、なるほどね。
結局はそのスキルで、どんだけAIと壁打ちして自分の中にインプットできるかってものすごく大事じゃないですか。
自分のプロトコルにどんだけAIを引き寄せて、自分のプロトコルごとをAIと一緒に上げていけるかみたいなスキルがものすごく大事だと思ってて。
なんか、なんだろうな、そういうことを話したいと思うんだけども、どう思います?
俺たちがまだちゃんと深掘れてなさすぎるテーマなんで、おそろおそろ会話してる。
やっぱりそう思った?
そうね、ポータブルスキルなんかな。
でも、少なくとも超ニッチな専門的な知識の奥行きに、ものすごく人間が時間をかけて体得していく必要がなくなってるかもしれない。
そうですよね。
やっぱ、僕らもこれまで培ってきたコンテクストの一回り大きなものを取り扱えるようになった認識なんですよ。
例えば僕がシステムだとしたら、システム屋でこれまでやってきた僕のポテンシャルからすると、
プロトコルとして言ってることはわかる。体系だってわかる。というものを自分の理解として出せるぐらいのこの一回り大きさをAIがカバーしてくれてる感覚で、
その分野が、要するに自分のそもそものコンテクストを大きくすることをしないと、
この差が大きければ大きいほど、何か打ち返しが来たときに、何かその人と会話するときに絶対それちゃうんですよね。このギャップが大きかったら。
なのでこのギャップを埋められるぐらいのコンテクストをAIと一緒に会話していくようなことが、僕自身結構やってる感じなんですよね。
納得いくまで聞くってことですよね。
そうそう。基本はそう。なんでなんでっていうところが聞くし、
こういうことやりたい、ああいうことやりたいって基本調査してやって、そこに調査させる意志は僕にあるから、やりたいことの仮説はあるんですよ。
で、何かその仮説を元に検証していってる感じですね。何か仮説と検証ずっと繰り返し。
何か自分のストーリーの軸の中にちゃんとAIの回答がハマってるかをずっと検証していってる感覚が、僕は結構あるかも。
今の話でいうと仮説も検証のために使うことがあったんだけど、仮説を生実家プロンプトに入れちゃうと、この人たち寄せてきよるから。
そう、それもあるね、確かに。こっち側に寄った回答をするから。
仮説とか実はぶち込まないほうがいい。プラッとに調査してみたいな。
そうそう、調査のさせ方はね。今の結構いいテーマかもしれない。
自分の中で素でやってた感じのところで言ったら、調査はドライにさせるんだが、その調査結果を自分の中の検証軸と合わせてる感覚はありません、そういうのって。
確かに俺が思ったところとほぼほぼ同じようなことを言うてきよるな、こいつとか。
それを何パターン化させたりとかしながら、割と間違ったこと言ってなさそう、この見解はあってそうだな、みたいなものを埋めていってる作業ってしてないですか?
するし、何ならそれに反証エージェントも使う。
なるほどね。
ちょっとそれには反対っていう立場で、ロジック組んだり調査してるとかっていうのもやってることも。毎回やると死んでたりなんだけど。
AI時代の仕事の本質と人材育成
本当にバイアスかかんないようにってことでしょ?
そうそう。ちょっと戻すと、コンテクストをいかに育てますか?以前にスタンスとしてこういう教育をした方がいいというか、自分も含めてこういう心持ちを置いとくことだよねって思うのが、
仕事の本質って何ですかって言ったときに、やっぱりAIが言った正しそうなものを提出することが仕事じゃないわけじゃないですか。
でもそれが仕事だと思うと、そのままコピペで転送しちゃうんだけども、正しい解釈をして正しい意思決定を導くとか、それがお客様であったり上司であったり、いろんなことだと思うんだけど、
ここに仕事の本質をあげる。その動きを変えていくっていうことが仕事なんだって思ってないと、まずそもそもこのAIのアプローチに対して無責任に転送しようと思わないわけよ。
その心持ちが大事。
分かる分かる。
まずそれ大事っていうのは、そこまではたぶえついてる。
なるほどね。例えばちょっとすげえ右を曲折する話をするかもしれないですけど、新人の人がAIを使わせないとなったときに、でもその本質というものがちゃんと理解できるんだったら、ある一定使わせた方が良かったり
するじゃないですか。
ということは僕らはその仕事とは何ぞやをきちんと教えるという要素と、あとはもしかしたらエージェントの仕組みとかAIの仕組みとかでその子の知識レベルを上げるようなやり方ができるのかもしれないですね。
そこを支援するやり方があるのかもしれないですね。
僕の中でなんとなく思ったのが垂直方向と水平方向で、さっきのりょうさんの専門領域よりもポータブルに近い話かもしれないんだけど、知識の奥行きはAIがめっちゃ代替してくれるじゃないですか。
水平方向に広がる人材要件と組織
なので、奥行き側にどんどんどんどん人間の時間を使うというよりは、水平方向にいろんなジャンルの体験、経験をいっぱい詰め込むというのはありかもなってちょっと思っている。
違う分野とか、自分のやってる中でもちょっと少しそれたものとかってこと?
そうそう。だから無邪気にいろんな仕事に掘り込む。
それはありだと思います。
ありだと思うというか、それができると思う。
で、やったことないって言われるんだよなと。不安だよなと。AI相棒にしながら仕事しようと。
その代わりスタンスとして、絶対にAIが言ったことをそのままお客さんに転送するなと。
納得いくまで、なんでって言って、お客さんからどの質問が来ても答えられる状態で、
あとぶったしろよっていう規律というかルールの下、AIを使わせれば、奥行きを習得する部分には時間を最小化しながら水平方向がガンガン広がるんで、
結果面積がめちゃ広がるのかなっていう気がして。
なるほどね。
ちょっとその点までいくと、僕、今ふと思ったことが、僕システム会社してるじゃないですか。採用人数を変えようっていうことを。
人材要件が変わるっちゃうんですね。
そうそうそう。人材要件変えようっていうことをし始めてて。
何かって言ったら、さっき言った専門性、水平方向の専門性においては、AIがある程度カバーしてくれるというふうなことがあるじゃないですか。
で、それは人だけじゃなくて、会社もそうだと思いますよね。
一会社としても、この専門方向というよりかは、少しこのカバー範囲を広げるという。
そうだよね。ピボットしやすい。
そうそうそうそう。っていうふうにやっぱりやっていかないと、どうしても領域が人ではなくて、AIと被ってくるんですね、我々の領域って。
確かに確かに。
ということは、やっぱりそこに我々システム側だったら、もちろんエンジニアは必要ではあるんだが、
すべてをエンジニアではなくて、その水平方向の知識はAIで。
垂直ね。
すごい。垂直方向の知識はAIがカバーできるような仕組みを、規律を先に整えてあげることによって、
人材は水平に持っていこうと思ったんですよ、俺は。
例えばゴッツ文系能の人とか。
そう、ゴッツ営業の人とかに、営業領域ももちろんしながら、その場でシステムの提案ができるような人材を育てる方が、僕らからするとちょっとこっちにピボットしやすかったんですよ。
そうですね、確かに。
で、やっぱりそういうふうなことがもう出来得ると思ったから、自分たちの人材要件もちょっとずつ変えていって、
今だからこれまでシステムの未経験という枠組みというよりかは、営業してた人とか、もしくはデザイナーとか、みたいなところを我々の人材要件として、
そういう自分たちの会社の中でもいろんな人種の人を採用でやっていくことによって、専門性、僕らが得意としてきた専門性はAIに任せていって、
少しずつピボットしていきながら、そこでまた培ってきたものは、そこはそこでちゃんとAIの規律を作ってってやっていくことによって、
自分たちのカバーがものすごく広がるなというふうに思っているので、もしかすると近しいというか、やり方としての漫画は。
そう、水平方向が一個デーマンだもんね。
うん、なんかすげえそう思った、今話をしてて。
でも、りょうさんすごいですね。僕昔、何をやってるかわからないけどめっちゃ怒られて、戦略が変わってんのに人材要件変わってないってどういうことって、
もう僕のビジネスのお師匠さんたちからめっちゃ怒られたことがあって。
ビジネス環境が変わったら戦略変わるよね。
ビジネス環境変えなくても、自分たちの目標が変わったら戦略変わるよね。
戦略変わったら人材要件変わるにも決まってんじゃん。
なんで戦略だけ変えてうまくいくと思ってるのってめっちゃ怒られた。
採用による組織の相乗効果と今後の研究
へえ。
だからすごいなって思って。
人材要件を定期的に見直して疑って変えてってやってる経営者って、僕はそうめちゃくちゃ怒られたので意識してますけど、あんまりない。
うれしい。まあでも切実に人がいないというところもあったんだね。
こういう人でも今まではとってないけど、戦略にするしかないっていう。
そうそうそうそう。でもですよ。
時代が追いついた。
実際にそういう方々を今採用していってるんですけど、めちゃくちゃいいんですよ。
ハマってる?
ハマってる。めちゃくちゃいいし、めちゃくちゃ会社的にもいい風をやっぱり生んでくれてるし。
そうかもね、確かに。
2方面でいいことがあって、1つはその人たちが出し売る品質もちゃんと担保しようぜという規律がエンジニア側に生まれる。
ちゃんと担保せんといかんというところで、ルールも含めてきっちり曖昧な指示出さないとかね。
っていう風なところもそうだし、やっぱりエンジニアという人種が悪いわけではないんだが、やっぱり物を作るということにこれまで特化した方々なので、
そこに対して営業をやってきた人とかデザイナーをやってきた人とかって違う価値観が入ると、
ものすごく会社として、
相乗効果が出るよね。
機関がすごい変わったなっていうのが、僕の発見だったんですよね。
組織を多様化させても、マネジメントがしやすくなったということでもあるのかもね。
逆的に言うとね。
本当にそう思う。人材要件って何なんやろなという感じもなってきた。
どういう人を取り得るかって、技術的な話だけではなくなってきてるから。
何にせよ、組織のコンテクストマネジメントはなんとなく、前も言ったけど商売に出来始めるぐらい。
自分方の体系から出来始めてるけど、こっちの人育てのコンテクストマネジメントは、
仮説なので僕も垂直垂直とかっていうのは、実際に育てていけながら、
ちょっと手応えを掴んでいったほうがいいテーマかなと思ってるんで。
結論じゃないんだけど。
そうですね。
研究テーマっすね。
研究テーマっすね。
全企業の研究。
いや、だと思います。
この研究はいろいろな形でお話ししながら。
またここでも。
そうそうそう。
失敗したとかね。
やってたらいいなと思います。
僕の見切りで後編に繋げましたけども。
いやいやいや。
思ったより長くなったね。
よかったな。
エンディングいきましょう。
ということで、覚えましたか皆さん。
ダブルホイール、コンテクストダブルホイール。
戦略。
戦略。
コンテクストダブルホイール大事なんで。
料理ね。
覚えました。
皆さん、ソランジという料理屋っていうやつ。
今日はそれだけ持って帰ってもらうからね。
はい。
ということで、今週も有機ハウハウハウでございました。
お届けしたのは、株式会社のエスプハブ、共同創業の鶴と、
りょうでした。
ありがとうございました。
ありがとうございました。