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今回はですね、AIで何かを作るスピードが上がった今だからこそ、何を作るかを見極める力が重要になっているという話をしたいと思います。
前回の私のポートキャストでですね、AIがすごく進化したことによって、仕事が楽になる。
どころか、私は逆に明らかに忙しくなっているというような話をしました。
これは本当に今まで難しくて手をつけられなかったということが、AIの力を借りればですね、相当な範囲で形にできるようになってきたと。
特にフェーブル以降ですよね。7月のフェーブル以降、特にそうですけど。
すると、これもできるんじゃないかとか、あれもできるんじゃないか、あれも作れるんじゃないかみたいな、やりたいことがあってもできなかったことがどんどん増えていくんです。
できなかったことだけど、やりたいことっていうのができるようになったので、それがどんどん増えていくというような感じになっています。
その中で最後に少し触れたのが、これからはAIを使えるかどうかだけではなくて、広がった選択肢の中から何をやるのか、何をやらないのかを決める力が重要になるっていうことを少し話したかと思うんですけれども、
今回お話ししたいのは、それのビジネスアナリシスっていうテーマについてなんですけど、
このビジネスアナリシスって何か分からない方多いと思うんですけど、まさに決める力に関わるものっていうテーマの話です。
本当少し前まで、ちょっと前まではそうでしたよね。何か新しい仕組みを作ろうとすると、それを作ること自体が大きな壁でしたよね。
自分の専用のツールでもいいし、社内向けのツールみたいなものでもいいけれども、そういったツールを一つ作るにしても、やっぱり要件を整理して設計してコードを書いて、
コードを学習しないといけないんですね、そもそも。そしてコードを書いて動作を確認するっていうので、かなりの時間と専門知識が必要だったので、
いわゆる普通の人はできなかった。だから作り始めることができなかったし、作れるものというのがとても限られていた。
それはだから、いわゆるエンジニア、ITエンジニアの人たちの領域で閉ざされていたということですよね。
ですけど、今は本当にAIのおかげで相談しながら、かなりの速さで試作品みたいなのが作れますよね。
自分専用であれば本当に簡単に作れるし、それは文章や画像だけではなくて、ウェブサイトや業務ツールみたいなものもありとあらゆるものがかなり形にしやすくなったなと感じています。
これ本当に大きな変化ですよね。特にここ1年の変化はもう目を見張るAIの進化があったと思っていて、
私は1年前はそこまでAIを大きく使ってなかったので、本当に目に見える進化だったなと、目を見張る進化だったなというふうに思っています。
私自身も本当にAIを使う中で、今までだったら諦めていたようなことまで、
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とりあえずこれAI使えばできるんじゃないかなっていうふうに試してみようというような考え方に変わってきました。
今までだったら本当諦めていたことを挑戦できるようになったってことですよね。
ですが一方でやっぱりその作ることがめちゃくちゃ早くなってできるようになったからこそ、やっぱり別の問題が今目立ってきているというふうに思っています。
で、それが作るべきではないもの、作らない方がいいものまで簡単に作れてしまうっていうことなんですよね。
だから本当にこれ個人だけじゃなくて会社でも本当同じだと思っていて、やっぱりその会社でそのなんか現場の困りごとみたいなのをよく確認しないままですね。
やっぱりなんか今AIチャットボットが例えば流行ってるから、今そのAIチャットボットを入れれば、導入すれば何か良くなるんじゃないかみたいな。
感じで、以前より短い期間で立派な試作品がもう簡単にできるようになりましたから、まず入れてみようみたいな話がすぐ出てきちゃうようになったんですよね。
ですけど本当に現場が本当に困っているのは、そのAIチャットボットを入れて問い合わせの回答を自動にさせるみたいなことではなくてですね、
そもそも本当に必要な情報が社内のあちこちに散らばっているっていう、もっと手前側の話だったとしたらどうなんですかね。
やっぱりそのチャットボットが完成したとしてもその根本の原因というか課題が解決しませんよね。
なのでむしろAIによってやっぱり間違った方向へ進む速度っていうのまで上がってきている。
間違った方向に一気に進んでしまうっていうことが起きているんだと思っています。
これ本当に私だけがそう思ってるんじゃなくて、今結構いろんなところで見るとすごく多くの人が言っている、専門家と言われるような人たちもかなり言っていることなんですよね。
AIのおかげで作るのが速くなったけど何を作るかが定まっていない、間違った方向に行きやすくなっているっていうことです。
なのでその作れるかどうかっていうのが最大の問題だった時代から、やっぱり何を作るべきかっていうのが最大の問題になる時代へっていうのがもう変わってきている、少しずつ変わってきているんだなというふうに思っています。
で、先ほどもちょっと触れたんですけど、これビジネスアナリシスっていう考えに通じてるんですよね。
この言葉かなりまだ日本では馴染みのない言葉だと思うんですけど、このビジネスアナリシスって簡単に言うとやっぱりその組織の課題とかニーズみたいなのを明らかにして、
その価値をもたらす解決策っていうのを見つけて、その関係者との間を橋渡しする活動みたいなことをビジネスアナリシスと呼ばれるんですよね。
私もこれ最近勉強して初めてようやく理解できたものなんですけど、本当に日本ではまだあんまりそんなに知名度は高くないと思っています。
このビジネスアナリシスなんですけど、大事なのはやっぱり最初からシステムを作ると決めないということなんですよね。
解決策が本当に業務手順の変更で済むのかもしれないし、社内ルールの見直しかもしれないと、または既にあるサービスを使えば済むことなのかもしれないということで、
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やっぱりゴールに何か立派なものを作るっていうことではなくて、課題を解決して価値を生むことだということで、
ビジネスアナリシスはビジネスアナリストという肩書きの人だけがやる仕事でもないんですよね。
ビジネスアナリストという仕事肩書き自体が日本ではほとんど知名度がないので、そういう人があんまり多くないんですけど、
このビジネスアナリシス自体はやっぱり会社でこの業務を改善してほしいと言われたようなことがある人とか、
関係者の要望をまとめておいてと頼まれたことがある人とか、新しいシステムやツールの導入を任された人とかっていうのは、
もうそういった肩書きに縛られずにですね、すでにビジネスアナリシス的な役割を実はもうすでになって行っているっていうことなんだと思います。
このビジネスアイシスっていうのをいきなりやっぱり本当に解決策から考え始めないっていうことがとても大切で、
まずやっぱり今どうなっているのかっていうのを確認したり、次どうなれば成功と言えるのかを決めたり、
そして今と理想の間にある差を見つけたり、その差を埋めるために初めて解決策を考えるっていうことで、
この順番っていうのはやっぱりAIを使う時にも非常に重要だと思っていて、
AIにですね、例えば問い合わせ対応を効率化するツールを作ってって頼めばもうAIはその指示に従って一生懸命すぐに作ってくれますよね。
ですけど、本当にその問い合わせ対応が遅いと思っているのは誰なのかとか、
どの問い合わせに時間がかかっているのかとか、どうすれば改善したと言えるのかっていったことまでは、
やっぱりその材料を渡さなければわからないんですね、AIは。その現状の正確な材料っていうのはAIにはわからないから、
そこをちゃんと調べないといけない。つまり要求がどうなっているかっていうのを与える必要があるんですよね。
なので、例えばですね、社内でチャットボットが欲しいって言われても、それは本当の要求じゃなくて、
相手がなんかパッと思いついた解決策なのかもしれないんですよね。
だからそこにすぐ飛びつくんではなくて、それがなぜ欲しいのかっていうのを聞いていくと、
やっぱり同じ質問に何度も答えるのが大変とか、そういうもうちょっと手前側の困り事が見えてきますよね。
さらに聞いていくと、過去の回答を自分たちが検索できないような状態になっているみたいな原因も見つかるかもしれませんよね。
なので、その表面側に出てきたその要望をそのまま作るのではなくて、
その奥にあるその本当の課題、社内の課題、もしくは自分の課題というのを引き出す、
そこがやっぱり人が今担う大切な役割になっている、AIにはできない、人間にしかできない役割になってきているということなんだと思ってます。
それがビジネスアナリシスというものなんだと思ってます。
で、そういった課題や要求を集めた後に、結局何を作るかだけじゃなくて、
何を作らないのかっていうのも決めないといけないということなんだと思うんですね。
実際の仕事だとやっぱり関係者に要望を聞くと、ほぼ必ずなんですけど、
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全員がですね、全部大事だととにかくやれみたいな話になると、早くやれみたいな話になるんだけれども、
どの要望にもですね、それを必要としている人がいるんで、結局そうなるのはわかるんだけれども、
とはいえ、やっぱり時間も予算も限られている中で全部やろうとすると完成が遅くなりますし、
本当に必要なものまで中途半端になったりしてしまうし、やっぱり優先順位ってものがあるから、
それはやっぱり順番をつけてしかできない。
いわゆるだから、アジャイル的な開発をちゃんと取り入れる必要があるんですよね。
やっぱりそのAIによってできることがもう再現なく増えてきているから、
やっぱり技術的にはできるんだけど、それも時間も以前ほどかからないんだけど、
そうなるともう本当に作らない理由っていうのが見つけにくくなっていると。
だからこそ、やっぱり作れるけれど今は作らないっていうのを決める。
その判断がやっぱり本当に以前よりもずっと大切になってきているというふうに思っています。
これはやっぱり私自身みたいな個人にもかなり当てはまると思っていて、
やっぱりAIと話しているとですね、本当にいろんなことができそうだし、
ツールとかもどんどん作れるし、ウェブサイトとかもどんどんたくさん作れるようになっていると、
仕事の自動化もどんどんできるようになってきていると。
ですけど、やっぱり全部に手を出してたら、やっぱりいくらAIが早くても時間は足りないし、
やっぱり優先順位がつかないんですよね。
なので、やっぱり自分は何を大事にしているのかとか、
どんな価値を届けたいのかとか、やっぱりその基準がないと、
やっぱりAIに振り回されてしまうっていうことなんだと思っています。
これやっぱり本当にビジネスアナリシスっていう考え方そのものなんですけど、
やっぱりそこに関する講座が今求められている、
世の中的に求められているのかなということで、ゆるみのコースを作りました。
タイトルがですね、生成AIで実践するビジネスアナリシス入門。
Babockの技法で学ぶ要求分析・要求管理というようなコースになっています。
このBabockっていうのはほとんどの方は知らないと思うんですけれども、
これもビジネスアナリシスの関連用語でして、
ビジネスアナリシスの知識や技法を体系的にまとめた標準の地図みたいな、
辞書みたいな本なんですけど、そういうものになっています。
これを参考にしながら、これを最初から順番に解説するんじゃなくて、
実際の仕事の流れに沿って学べる、このビジネスアナリシス全体を学べるような構成になっています。
その中でやっぱり今AIロールプレイっていうのが使えるようになったから、
ゆるみの機能として、このAIロールプレイを使って多忙な、
例えば営業部長、忙しい営業部長から本当の要求、ニーズみたいなものを引き出したりとか、
もしくは全部必要だみたいに言われがちなシナリオって結構あると思うんだけれども、
そういった全部必要だみたいな主張する相手に優先順位をしっかり話し合って、
優先順位に合意してもらうみたいな演習も取り入れました。
これすごい面白い演習になってると思うんで、ぜひトライしてもらいたいと思います。
私自身もやっててすごく楽しくて、これ本当に練習になるなと思ったんで、
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いいシナリオができたかなと思っています。
単に知識を聞く、ビジネスアナリシスという技法を学ぶというだけではなくて、
実際に社内の相手みたいなのをイメージして、
会話しながら優先順位を決めていく、やることを決めていく難しさっていうのも
体験してもらいたいなというふうに思っています。
もちろんなんですけど、これもうAIを使わないっていうことを言っている講座ではありません。
全くありません。
やっぱり現状分析とか、インタビューの準備とか、
ヒアリングメモの整理とか、そういったところでむしろ今AIは活用すべきだと思っているし、
積極的に実際講座の中でも使うような構成になっています。
だけれども、やっぱりそのAIを使いながら、どこを優先順位としてつけるか、
そしてAIはどこで使っていくのかっていうところをしっかりと説明するようにしてるんで、
AI任せになるのではなくてですね、やっぱりAIを相棒にして人がよりよく決めていくっていうのを
その講座全体で通して伝えているつもりです。
やっぱりこのAI時代になると、どうしても新しいモデルの性能とかプロンプトの書き方とか、
開発の速さに注目が集まりますけれども、それも当然大事なんだけれども、
やっぱり一方で作る速度が上がれば上がるほど、その方向性を間違えたときに、
もう間違ったものが生まれる、そういった間違ったものがどんどん生まれていくと、
結局使わないと、綺麗に動くけれども誰も使わないツールみたいな完成度は高いけれど、
何も生み出してない仕組みみたいなのが、たくさん作れるようになってしまったんですよね。
だから本当にAI時代に必要なのは、作る力だけではなくて、
やっぱり本当に何が本当の課題なのか、誰がどんな要求を持ってて、
それはどうすれば満たされるのか、何を優先して何をやらないのかっていうのが、
本当にこういう問いに向け合う力がこれからもますます重要になってくると思うし、
必要になってくる力だということで、これがいわゆる本当にビジネスアナリシストという言葉なんですね。
これ本当に今、アメリカとかでかなり注目されているキーワードですね。
こういった分野について学習する人も増えてるし、
こういった言葉に関するビジネス職のニーズが実際増えている、
求人が増えているっていう情報もあるんで、今学んどいてそうのないかなと思っているので、
この講座に関するクーポン、この配信のリンクに一応付けておきたいと思うので、
もし興味のある方は受講してもらえれば嬉しいです。