- 仮説検証が競争力を生む。
- 小規模試みが実践を築く。
- 問い質向上が意義を示す。
仮説で動く理由は?
VUCA環境においては、正解を求めるのではなく、仮説を立てて検証を回す思考様式が重要であると学びました。また、完成度よりも学習速度を重視することが競争力につながるという理解に至りました。生成AIは、その回転を加速するための有用なツールであると整理できました。
今後の試みは何?
今後は、業務の中でも小さな試みから仮説検証を意識して取り組んでいきたいと感じました。特に、今週学んだ仮説検証やプロトタイピングの考え方は、カスタム帳票作成やデータ分析業務に応用できると考えています。
初期案の方向確認は?
従来は要望に沿って完成度を高めることに重点を置いていましたが、今後は最初から作り込むのではなく、簡易版を早く提示し、仮説として方向性を確認する進め方を採用したいと考えています。具体的には、要件整理の段階で「今回の目的は何か」や「どの数値が意思決定に直結するか」という仮説を明確にし、小さく検証しながら改善していく方針です。
問いの質をどうする?
また、VUCA環境では仮説検証のスピードが非常に重要である一方、意図的に立ち止まって問いの質を高めるための時間設計にも注目する必要があると感じました。
事前に思っていた以上に、実践につながる学習をすることができました。
受講の目的であった「生成AIと人の役割分担」についても一定の回答を得ることができ、6週間の実習や動画学習を通して自分自身でも納得感をもって理解することができました。
またグループワークでの他の皆さんからの情報がとても有用でした。オンライン上でしか会ったことがない・バックグラウンドも違う人たちなのに、同じような悩みを抱えて、それを各自が解決しようとしているからでしょうか、考えや感想にも共感することが多かったです。週を追うごとにグループワークの時間を心待ちにするようになっていきました。各週のタスク完了のモチベーションにもなっていたように思います。
6週間の講座を終えて、AIを恐れず協業・共創していこうという気持ちになったことが自分自身にとって一番の収穫だったように思います。これからも業務やプライベートでAIをどんどん利用して、自分自身の問いを立てる力・仮説力・AIの回答を読んで評価する力、観察力や想像力も鍛えていきたいと思っています。