対話と生成AIの紹介
こんにちは、株式会社mento、CAIOの杉浦大輝です。
mento.fmは、メントに関わるメンバーが、メントの事業や組織についてありのままを語っていく番組です。
今回は、一般社団法人ピープルアナリティクス&HRテクノロジー協会で配信しているラジオで、
協会の常席研究員である藤沢さんと、対話と生成AIをテーマにお話ししてきたので、そちらをお届けしたいと思います。
対話とは何なのか、なぜ対話が良いとされるのか、そしてどこまでAIは人間的な対話ができるのかなど、
いろいろお話ししてきましたので、最後まで聞いていただけたら嬉しいです。
では、今日のテーマなんですけれども、対話と生成AIについて考えてみようかなと思います。
杉浦さん、あれですよね、コーチングのお会社でCIOをやられているということで、
結構この対話みたいなもの、割とお仕事の中でもよく聞かれるんじゃないかなと思いますけれども、どうですかね。
まさにですね、本当に我々対話の専門家としてやらせていただくかなと思っていて、
本当にプロフェッショナルなコーチと、いわゆる中間管理職の方とのコーチングであったりだとか、
それこそマネージャーとメンバーの間における1on1ってどうなのかというところの研修もやったりだとかというところで、
この対話というところに関しては是非、深く議論できるんじゃないかなと思うので、
今日は楽しみにしております。
ありがとうございます。お願いします。
ここに生成AIが絡んできたときに、何ができて何ができないのかみたいな、
そういう話を今日一緒にできると良いかなというふうに思っております。
前置きをするとですね、多分今日結構ちょっと難しい哲学的な話をしちゃうかもなというふうに思っております。
杉浦さんにもうまく言葉を紐解いていただきながら、
一緒に議論できればなと思っておりますので、よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
まず、対話って何やねんみたいなところをですね、ちゃんと考えたいなというふうに思っておりまして、
イルカと否定心学っていう、何のこっちゃって話だと思うんですけど、
こういう本があります。医学書院さんから出てるシリーズケアを開くっていう、
非常に素晴らしいシリーズがあるんですけど、
その中の1テーマとしてですね、イルカと否定心学っていう本が出てきております。
ちょっとここをとっかかりに、ここをとっかかりにすること自体が結構ヤバいことなんですけども、
ちょっと始めていきたいなというふうに思います。
トリッキーですよね。コミュニケーション論とか、産業組織心理学ではなくて、イルカと否定心学からスタートですね。
もうね、ここから始めたいなとうずうずしてたところでございますので、よろしくお願いします。
この本の中のテーマっていうのは非常にシンプルで、
オープンダイアログと呼ばれてですね、ケアと言いますか、
そういう世界の中でですね、要は対話をしてると、なぜかこの楽になったりとか、
なんかこう病気が治るみたいなことがあるらしいですね。
これがなんで起こるのかみたいな、そういうのを紐解いてるっていうような本になっております。
なんで対話が持つ効果っていうのが何なのかっていうのを、
言語と身体性の関係
ある種の哲学的にですね、かなり深いところで議論をして、
おそらくこうじゃないかっていうような案を提示してるような、そういう本になっております。
なので、聞いたことあるかもしれませんが、ラカンとかベイトソン、バフチン、レイコフみたいな、
結構難しいと呼ばれる哲学者と言いますか、資生家というんですかね。
こういう方々の考え方もふんだんに取り入れながら、
なんで対話がいいのっていうのを、かなり真剣に考えた、そういう本になっております。
ちょっとまず、そういう本です。
ありがとうございます。この時点で結構難易度高そうだなっていうのは、
思いながらお話聞いてるんですけど。
ちゃんとAIの話を聞いていきたいです。
ぜひぜひよろしくお願いします。
改めてですけど、対話ごときでなぜ回復が起こるのかっていう話の、
出していただいているテーマに合わせた上で、これどういう本ですか。
そうですね。この中で言われていることなんですけど、
時間がややこいんで、一旦言語と体みたいな、こういうものが実はキーワードに上がってきています。
こういう要素が対話の中にあるがゆえにですね、
対話っていうものは、ある種、いいものであるというか、病気を治すみたいな、
そういう機能があり得るんだっていうのは、そういう主張になっております。
言語と身体性みたいなのがどういうふうな意味合いかというとですね、
言語っていうところは、人間がいろいろ喋る中で、火球ってよく使いますよね。
今日は燃えるような暑さみたいな。本当は燃えてないんですけど、燃えるような暑さみたいな風になったり、
あえて全然関係がない意味合い。
例えば猫みたいなのがあったときに、特定の文化圏では猫っていうのは誘惑するものみたいな、
そういう意味合いを見出して、猫にそういう意味付けをするみたいなのがあったりするらしいです。
こういう言語によってですね、目の前に起きている事象であったり、
言語同士の関係性というものは常に意味付け直される、関係付けられるみたいな、
こういう極めて多義的、不確実性を払うような、
そういう使い方ができるっていうのが、この言語であるというふうに言われております。
これが言語っていうものの一つのポイントで、
面白いのは、その辺にいる動物って、猫を誘惑するものとは見ないんですよね。
でも人間はそこに意味を見出すことができる。
これこそが既存の意味のある関係の中からですね、逸脱しながらも、
面白い、共有可能なある種の意味合いというのを新たに生み出していく。
こういう能力があるっていうのは、人間のある種固有な側面であるという主張が載されていたりだかもしれません。
よく人間が言葉の動物であるみたいな、そういう由縁であるということですね。
なるほど。そこにある言葉をそのまま捉えるのではなくて、多義的に捉えることもできるし、
その意味そのものではなくて、その奥にあるようなコンテキストってここには書いてありますけど、
そういった文脈というものも含めて言語っていう話を今してるんだなというふうに勝手ながら理解しました。
まさにおっしゃっていただいた通りですね。ありがとうございます。
この言語っていうところに対してですね、実は人間の肉体みたいなところも結構密接に絡んでますというところがあります。
皆さん居酒屋とかで話してると、話が勝手に全然予期しない方向に転がっていったりとか、
それが面白かったりするみたいなことってあるんじゃないかなと。
はい、ありますね。
スグラさんも多分、ありますよね。
そうですね。どこからこの話したっけみたいな話がよくあるような。
子供と話すのってすごい面白いというか、子供ってそんな発想するんだみたいな。
子供ってそこに意味を生み出すんだみたいなところとかもあったりとかしてですね。
人間が意味を新たに紡ぎ直していくプロセスっていうのは、人間固有だし結構面白いよねっていうふうに言われております。
かつ意味を見出す中で、身体性みたいなもの、例えば息遣いとか、呼吸のリズムみたいなものとか、自然とかもそうですよね。
あと沈黙みたいなのにも意味があるっていうふうに言われること多いと思うんですけど、そういうもの自体も実は新たな意味を生んでいく。
そういうきっかけツールになり得るからこそ、実は身体、体の振る舞いとかそういうものも含めて結構大事なんだよみたいなことがこの本の中では言われていたりなんかもしますね。
面白いですね。
オンライン会議とかがなんかちょっとうまくいかないという話でもつながるかなと思いますね。
今まさに我々がちがふでやってますけど、本当にそういうことですよね。この沈黙というものをどういうふうに使うのかっていうところもそうですし、それも含めて対話であるっていうことを今言ってるんだなっていうのをまさに体現してしまったような状態ですね。
これ多分オフラインだったらお互いに見合うみたいなあんまりない目線とか表情とかで、今自分話していいんだなみたいなのがいけると思うんですけど、オンラインだったらそれができないとか。
そういうことなんだと思いますね。
だから言葉そのものじゃなくて身体から発せられる何らかの信号とかそういうのも含めて一つこの対話を面白い方向に転がしていく。
そういうふうなツルトシングルをするんだよみたいなことが非常に重要であるというふうに言われているのがこの本の中の趣旨です。
これ時間も絡んで要するに対話というものは依存の意味ですね。
要はガチガチに絡められたこう考えればならないみたいな意味を解きほぐしていったり壊していく。
そういうふうな側面があるからこそいいんだよっていうふうなそういう考え方をされる。
例えば病気とか固定的な考え方でグーッとなってしまっているところを対話することによって徐々に解きほぐしていくみたいな。
そういうような機能があるんだよみたいなことをここでおっしゃってるという流れになります。
マネジメントにおける対話の重要性
もう一枚ありましたね。
そういう取り組みがオープンダイアログというふうに言われたりとかもするそうです。精神病が治るのか。
いいですね。
この臨床の場っていう話もあると思うんですけど、
あえてちょっとピープルアナリティクス協会のラジオということで、
このピープルの話とかピープルアナリティクスとか人材マネジメントというところに戻ってきても、
これ非常に重要な話なんだろうなって。
いわゆるマネジメントの場でもやっぱりワンオンだ。
対話というのが重要です。チームの中では対話が重要ですっていうところが起きてるかなと思っていて、
その話にすごい通じる話だなと思ってましたね。
やっぱりいろんなコンテキストがあったりだとか、メンバーが何を考えてるかというのを
マネージャーはただ聞くではなくて、チャットではなくて、
そこに対して全身で興味を向けましょうというふうによく言われることが多いと思いますし、
何ならコーチングの場でも言われることが多いですけども、
そのコーチングの場だったりだとか、その対話の場っていうところで、
どうやって言葉だったりとか、空間、時間というところに意味を見出した上で、
対話を繰り広げられていくのかというところが結構重要なトピックなんだと聞いてて。
まさにですね。だから多分そのマネージャーの方が台本を用意してきて、
台本通りに部下に話すと多分めっちゃ気持ちが割れると思うんですよね。
生成AIとの対話
それって対話じゃない?何なら演技みたいなものになるかもしれませんけれども、
そういうことじゃなくて、あえてこうふわっとしたというか、
相手にちゃんと意味解釈ができる、余白を残した状態で話せる環境があるかどうかみたいなところが、
非常に重要なポイントなんではないかなと。非常に難しいんですけれども。
そういうふうなことが示唆としてはあるのかなというふうに思いますかね。
いいですね。さらにここ、生成AIと絡めてみるとっていう話ですけど、
昨今、ChatGPTと会話するみたいな話、対話をするみたいな話もあると思うんですけど、
ここで言うとどうですか?
まさにです。昨日ちょうど別の局外研究員の方とお話ししてる中で、
なんか最近ChatGPTあんま面白くないよねみたいな話をしてまして、
出してくる文章があんまピンとこないし、面白くないというか、
なんというか、うーんみたいな、そういう話を雑談でしてました。
これなんでなんだろうなとちょっと帰り道考えてたんですけど、
考えられるのがですね、おそらくLLMというかChatGPTの仕組み自体が
確率的に要はアウトプットしてるんですよね。
次に来る言葉ってこういう文脈だとこうだろうみたいな、
そういう確率的な予測をしてですね、おそらくこうじゃないかっていうような
アウトプットを出してきているがゆえに、
人間と居酒屋で話してる時のような話の転がられ方にあんまりなりにくい。
こういうところが今私が感じたChatGPTの面白くなさみたいなところにも
若干つながってくるのかなみたいなふうに感じているところです。
AIの課題
どうですかね、そういうことを感じることはないですかね、杉浦さんも。
AIのある意味、スペシャリストというか専門家として見たときに言うと、
すごい分かるなと思うんですよ。
我々もAIによるプロダクトだったりを作っているんですけれども、
ともするとシナリオベースになったりだとか、
ともするとつまらないやり取りをしてしまうなと思ってるんですけど、
そこにはまだまだいくつか乗り越えなきゃいけない壁あるんですけれども、
大きな壁としては2つぐらいパッと今出てくるものがあって、
1つはやっぱりコンテキスト情報が不足している。
それは例えば目標の情報だったりだとか、
その人がどんなことを好きだったりするのかみたいな、
人隣だったり業務だったり組織だったりというようなコンテキストが足りていないのはもちろんですけど、
ChatというUIインターフェースでやっている以上、
さっき言ってた空気と時間の情報が全部消えるんですよね。
なので、それこそこの言い淀んでいるだったりだとか、
どれぐらいの沈黙を持った上で喋っているのか、
そういうことも含めて台湾にもかかわらずそこが消えてしまっている。
なのでその辺を取り入れられていくと少し変わってくるだろう。
情報の量の話と情報の質っていうところが、情報のモダリティっていうんですかね、
別の情報っていうのをきちんと入れていくっていうのは1つあると思います。
もう1点がやっぱりさっき言ったように、
確率的な振る舞いをしていくっていう話だと思ってるんですけど、
その確率的な振る舞いの目的というか、
その質感数が何なのかっていうところ。
やっぱりタスク解決志向的になっているので、
ある意味でいうとそのタスクに対してどう解けるか、
解くような会話ができるのかっていうところで学習が進んでいるというのもあるので、
どうやってそこをもう少し別の観点での感想、質感数というか、
面白さっていうのを入れられることによって、
人間らしい対話っていうふうになっていくんだろうなと思います。
確かにチャットってインターフェースだから、
分かるんですよね。こっちが怒りながらチャットしてるかどうかなんて、
同じ面では分かりにくいので、
そうなんですよね。
コミュニケーションエラーが生じてるって可能性はありますよね。
本当にそうだと思います。
そういった情報をきちんと入れられるように今後絶対なっていくと思いますし、
そうするとやっぱり対話の質、
SAが行う対話の質というのは変わってくるだろうなと思いますし、
コーチングとAI
そここそが結構重要なところでもあるなとはやっぱり思いますね。
確かに。もう少し技術的な伸びしろとして、
例えば音声とか耳栓みたいなものもあるんじゃないかっていうところはあるかもしれませんね。
そうですね。
僕らもソリューション作っていく中で、
どういう入出力がいいのか。
入力も音声のケースもあるし、
ChatGPTのベース的な考えで言うとチャットが来るだと思うんですけど、
に対して我々が人間の入力というのも音声でできるかもしれないし、
あるいは自然言語として入力するかもしれないし、
選択肢をぽちぽちするっていう話があると思うんですけど、
そのそれぞれによってどういうふうな気持ちになるのかっていうのは結構全然違う体系になってくるんですね。
そしてさらにそこに映像が入ってくるとどうなるのか、
音声によるまといものをチューニングし始めたらどうなるのかで、
多分対話の質も変わってくるというのはまさに拝見しているところですね。
ありがとうございます。非常に面白い論点です。
現段階では多分チャットっていうレベル感だと、
多分人間には到底及ばない。
だから多分人間が対話した方がいいという場面がいくつかあるんだと思います。
一方でもしかしたら今後技術的なブレイクスルーがあると、
間とか身体制みたいなところもAIが感知して表現し始めるとかなってくると、
いよいよオープンダイアログみたいなのが、
もしかしたらAIに取って変わられるみたいなこともあり得るかもしれないということは、
確かに面白い論点かなとは思いますね。
そうですね。やっぱりここも取って変わるなのか、
それとも使い分けるなのかっていうところがある気がしていて、
僕も取って変わるのか、それとも取って変わられないのかっていう01とよりも、
ここの部分は助けてもらってっていうな、
何度も話してるかもしれないですけど、
伴奏とか競争っていうところがやっぱり出てくるんだろうなと思います。
これ今もそれで言うとちょっと競争してる面はありますよね。
例えばこれ前のラジオでも話したかもしれませんけど、
AIと結婚したみたいな方がいらっしゃって、
学生さん向けの例で出すと結構驚かれたみたいな話をした記憶があるんですけども、
その方の場合だともうAIが自分を癒してくれる存在であるというのを認識してるというか、
AIでいいって強く言ってるんですよね。
だからそれは多分チャットとかそういう、
もしかしたら音声表現みたいなのが多少入ってるかもしれませんけれども、
人間よりもその人がいいっていうふうに認識し、
その人にとってはAIがいい。
けど私にとってはちょっとAIはまだみたいな、
そういう個人の問題も多少あるのかなという感覚はありますね。
そうですね。そこが多分今後進化していくと思いますし、
さらに職場においてだったり人事の領域というところにも
AIがどういうふうに組み込まれて業務に落とし込まれていくのかってところが
多分ポイントかなと思っていますね。
これちょっとぜひ杉浦さんに聞いてみたいんですけど、
要は私が話してたことって、
会話って言語とさっきの人間がその言語を解釈する能力があるみたいな話ですね。
あとその身体性みたいなとかそこに時間も絡んで、
結局AIに取っていかれるのはまだ先なんじゃないかなみたいな
そういう話をしてたわけですけども、
実際なんかそのコーチングのお会社の中だとやっぱり
AI、コーチングってAIでいいんじゃないか論争みたいなのが
あるんじゃないかなと思っててですね、
どうお考えなんですかね。
ありがとうございます。非常に重要なテーマですね。
僕らとしては両方あると思っています。
何を言ってるかで言うと、
AIで全てのコーチングができるようになるかって言ったら否だと思いますし、
かといって人間のコーチじゃないとダメかって言ったらやっぱりこれもNOだと思うんですよ。
人間とやるべき、やるというか人間のコーチと話した時に
やっぱりより良い効果が出るとかっていうのは
やっぱり意思を込めるとか、二律背反のところからどうにか意思決定をしていく
そこの背中を押すとか、ビジョンを立てるとか
モチベートするっていうところはやっぱり人間が
非常に得意な領域かなというふうに思っています。
逆にAIとやれるっていうのはある程度
抽象度が低いようなもの、例えばですけど
今自分の中で忙しすぎるけれども
ちょっと頭の中がほんがらがっていて整理できないっていうところに関しては
一緒に理路整然と喋っていって整理していくと
これで来週乗り切れる気がするぞみたいなことになっていくわけですよね。
っていうところは間違いなくむしろAIの方が得意かもしれないですし
コーチングの中でも少し専門知識を踏まえた上で会話をするってなると
そこはやっぱりプロのコーチよりも
少し専門知識を持ったAIの方が得意な領域というのもあるかなと思っています。
ので私たちが持っているのは両方だと思っています。
なるほどですね。
一方でまだまだその一方の部分のAIだけでも
まだまだハードルがある部分だと思っているものの
ここ一部は絶対にAIでコーチングもできるようになるだろうなと。
なるほどですね。
だからもしかしたらこの本にあえてなぞられる必要はないかもしれませんが
あえてなぞられて解釈すると
既存の意味世界っていうんですかね
既存の意味の中で意味をちゃんと整理するとか
そういうのって多分AI得意そうな気がする
なぜなら既存の意味世界を学習して出来上がっているので
そういう場面ではおそらくもしかしたら
さっきのタスクを整理するとかもそうかもしれませんね。
だからすごい走発的な整理の仕方をされても困るので
おそらく既存の意味世界の中で物事を考えるとか
そういう場面においてはAIがなんだけれども
例えばこういう臨床の場みたいなところになってくると
生成AIと人材マネジメント
多分意味をぶっ壊したりとか
一旦脇に置くみたいな
新しい意味を見出していくみたいなところだと
もしかしたら今のレベル感だと
確かに進退性とか言語みたいなところが
巻き起こしてくる可能性があるものですから
だからやっぱり人間がうまくやるとか
そういう整理はもしかしたらあるのかもしれませんね。
ありがとうございます。
これ結構面白くて
さっきAIが得意と言っていたタスク整理という話だったりとか
そういった領域における自分の頭を整理するという
領域のコーチングという話は
AIがって話をしましたけど
実はこれも1回目は確かに便利だなってなったりとか
確かに整理されたってなるんですけど
やっぱりまだまだ難しいなと思っているのが
2回目そのやりとりをしたいかって言ったら
いやちょっとつまらないんだよね
藤田さんが冒頭に言ってくれていた話が出てくるんです
そうするとやっぱり今日のこのテーマにあるような
言語だったり時間だったり進退っていうようなところを
きちんと捉えた上で
AIを改善させていくっていうのが
我々としての責務でもありますし
今後生成AIを使っていく
様々なソリューションベンダーであったり
人事の皆様であっても
重要なトピックであることも間違いないです
ありがとうございます
それは面白いですね
最初は多分もしかしたら
ちょっとやってみるかみたいな感じでやってみて
こんなもんかってなるんですけど
2回目以降じゃあちゃんとその中の運用とか
ルーチに組み込まれるかで言うと
なんか違うなっていう風になるみたいな
この違いが何だろうか
やっぱり我々が言語化できるかってところかもしれませんね
そうです
そこをやっていけると
いよいよ本当にAIと働くっていう風に
今回のこのシーズンのテーマでもありますけど
生成AIと働くっていうような状態
生成AIとアナリティクスだったり
人材マネジメントっていうところが
現実になってくると思います
そういう議論はやっぱ
ちゃんとしないといけないなって思いました
今のこのAIの売られ方とか導入のされ方って
多分そういう風な方向性ではない?
シンプルに楽になりますよとか
いろいろあんまり言えないんですけど
そういう風な言い方が多いなと思ってて
人間とはみたいな
こういう次元からちゃんと考えた上で
ここまでは一旦AIかなみたいな
でもいろいろ教会はグレーだよねみたいな
そういう話をしっかり
我々は買わせていただく側のサービスを
やらないとなってちょっと反省しました
そうですね
やっぱり解くべき課題がどこなのかって話でも
よるんだと思っていて
ある程度複雑度が低くてルーティン度が高いみたいな
ルーティンワークであるみたいな話になってくると
楽になるとか効率になるっていうので
十分歌えるかなと思うんですけど
やっぱりピープルマネジメント
人材マネジメントの領域というのは
個別性が高くてかつ複雑性も高い
そしてある意味で難易度属人性も高いというような
領域だったりするので
そういうところにおいては単純にAIがいます
チャットができますでは解決しえない
単純にプロダクト単純にAIを入れただけでは
解決しえない領域だということを
改めて認知するということなのかな
情報の重要性
というふうに今日しゃべってきたね
ありがとうございます
めちゃくちゃ面白いですね
人材マネジメントは不確実であるから
不確実性が非常に高いような
そういう領域だからこそ
実は不確実性によって成り立ってるみたいな
そうですね
考え方も
やっぱりそれを解くにあたっては
今の情報では足りない
今の言語の情報だけ
チャットだけでは足りない
なのでちゃんと言語の情報だったり
空間の情報だったり
時間の情報が
身体の情報が必要なのである
ということなのかもしれない
ありがとうございます
非常に今後につながる論点が
今日のラジオで得られたのではなかろうかな
というふうに思っております
そうですね
ではすみません
今日は非常に難しい話で終わりましたけど
杉浦さんもありがとうございました
ありがとうございました
皆さんいかがでしたでしょうか
今後もPeople Analytics協会との
コラボラジオをお届けしていきますので
お楽しみにしていてください
現在メントでは
いろいろな職種のメンバーを募集しています
この番組を聞いて
ご興味を持っていただけましたら
番組概要欄にある採用サイトより
ご応募をお待ちしております
またSpotify、Podcastなどのアプリでお聞きの場合は
ぜひ番組のフォローをお願いいたします
それではまた次回もお楽しみに
ありがとうございました
