大阪での「システム開発の『見えない』ところから起きる問題への対応ケーススタディ」が無事に終わりました。
受講者の活発なディスカッションがとても心地よかったです。
ケーススタディの研修なので、その場でブロジェクトの状況を入れ込むと回答例を作成するGPTsを作成しました。
プロジェクトの状況から「問題発見」「課題定義」「具体的対応策」を出すもので、研修以外にもいろいろと使えます。
ケーススタディ演習後に、GPTsの回答例も希望者には提供しました自分達の検討以上の生成AIの結果に驚いていました。
「最初からAIに出してもらった方が…」という意見も出ました。
「全く違う」と強く伝えました。生成AIの出した回答はあくまでも「一般論としての模範解答」です。
非の打ち所がないほどキレイです。でも、心に全く響きません。
プロジェクトマネジメントは「スキル」かもしれませんが、人を動かす「気持ち」がないとプロジェクトも動かないのです。
それに、そもそも生成AIの出した回答は、「ゴール」ではなく「スタート」で、そこからどれだけ頭を捻るかが大切です。
大切なのは、いきなり得た結論の「キレイな回答」ではなく、過程で頭を捻った「泥臭い回答」です。
「気持ち」から出た「泥臭い回答」こそが人を動かしていきます。
そして「泥臭い回答」をひねり出すための最初のヒントを得るツールとして生成AIは確かに有効です。
試しに出した生成AIの回答例は、最初の「きっかけ」のヒントとして、ディスカッションの推進に大いに貢献していました。
人が何かに取り組んで成果物を作るときには大切なのは、「結論」ではなくその「プロセス」だと思っています。
「結論」だけみるとよい結果でも、それが正しい「プロセス」を経ていなければ偶然の産物として次は失敗の可能性があります。
逆に正しい「プロセス」を経ていれば、結果がよくなくても「プロセス」の改善を積み上げることができ「成長」につながります。
これが、よい結果を再現するには「結論」だけではなく「プロセス」が大切だと考える理由です。
