以前からぼんやりと考えていたことが言語化され説明されていたので、ちょっとメモ。全5回の記事の5回目。
私は飽きっぽい上に横着者で、手作業で同じことを繰り返すのが苦手なので、どうやったら楽になるか、作業を自動化できるか、みたいなことばかりを考えて仕事をしてきた。FileMakerのようなノーコードツールを使っているのも、プログラミングを学んでいなくてもある程度はそうした要求を満たせものが作れるから、ということになる。その際には、自分の頭の中で要件定義のような作業が行われていて、そのプロセスの途中では暗黙知を形式知に変換するような作業もある。
業務用のソフトウェアでも、業務の内容への理解が深い/浅い、痒い所に手が届く/届かない、を感じることがあるが、これも要件定義がどこまで綿密に行われていたのか、に依るのだろう。市販のものに満足できないことも多いので、自分の仕事にちょうど合うようなものを作れるノーコードツールが流行るのもわかる。
Ｑ）要件定義、という言葉について解説してください。
要件定義とは、システム開発プロジェクトにおいて重要な初期段階のプロセスの一つです。これは、システムやソフトウェアが満たすべき要件（ニーズや期待）を明確にし、文書化する作業を指します。要件定義は、以下のようなポイントを含むことが多いです。
1. 目的と範囲の定義
- プロジェクトの目的を明確にし、どのような成果を目指すのかを決定します。
- システムの範囲を定義し、何を含むか、何を含まないかを明確にします。
2. 機能要件
- システムが提供すべき具体的な機能を列挙します。例としては、ユーザー管理機能、データ入力機能、レポート生成機能などがあります。
3. 非機能要件
4. ユーザーストーリーやユースケース
- ユーザーがシステムをどのように使用するかを具体的なシナリオとして記述します。これにより、開発者がユーザーの視点を理解しやすくなります。
5. 制約条件
- 技術的な制約（例：使用するプラットフォームや言語）
- 予算やスケジュールの制約
- 法律や規制の要件
要件定義は、プロジェクトの成功に直結する重要なプロセスです。これを正確に行うことで、後々の開発過程での手戻りや追加コストを防ぎ、効率的なシステム開発が可能となります。また、関係者全員が共通の理解を持つための基礎となります。
その暗黙知の豊富さ故に優秀な人材と見做されている人が退職したりして、職場がアタフタする、というケースをしばしば聞く。以前に書いた、業務の属人化の話とも関連してくる。
暗黙知（Tacit Knowledge）
定義: 暗黙知とは、言葉や文章では表現しにくい知識のことです。この知識は、個人の経験や直感、身体的な動作、洞察などに基づいており、主に個人の中に内在しています。
特徴:
- 経験に基づく: 暗黙知は、長年の経験や試行錯誤を通じて得られることが多いです。例えば、熟練した職人の技術やベテランの営業マンの交渉術などが挙げられます。
- 伝達が難しい: 言語化や文書化が難しく、他人に伝えるには観察や実践を通じて学ぶ必要があります。
- 感覚的・直感的: 理論やデータに基づくものではなく、感覚や直感による理解が多いです。
形式知（Explicit Knowledge）
定義: 形式知とは、文書やデータとして明確に表現され、他人に容易に伝達できる知識のことです。これは、マニュアルや報告書、データベースなどに記録される知識です。
特徴:
- 文書化されている: 形式知は文書やデジタルデータとして記録されており、誰でもアクセス可能です。
- 伝達が容易: 言葉や図、数式などで明確に表現されているため、教育や共有が容易です。
- 分析可能: 形式知はデータとして扱うことができるため、分析や体系化がしやすいです。
暗黙知と形式知の関係
組織や個人が効果的に知識を活用するためには、暗黙知と形式知の相互作用が重要です。以下のようなプロセスを通じて、知識は発展し共有されます。
- 外化（Externalization）: 暗黙知を形式知に変換するプロセスです。例えば、熟練者の経験やノウハウをマニュアルにまとめることなどが該当します。
- 内面化（Internalization）: 形式知を暗黙知に変換するプロセスです。例えば、マニュアルや教科書を読んで学び、それを実践を通じて自分のものにすることなどが該当します。
- 共有化（Socialization）: 暗黙知を他人と共有するプロセスです。例えば、観察や模倣を通じて技術やノウハウを学ぶことが該当します。
- 結合化（Combination）: 形式知同士を組み合わせて新しい知識を創出するプロセスです。例えば、異なる分野のデータを組み合わせて新しい洞察を得ることなどが該当します。
Ｑ）暗黙知を形式知に変換しようとしたとき、どのような能力が必要とされますか？
暗黙知を形式知に変換するプロセス（外化）には、以下のような能力やスキルが必要とされます。
1. コミュニケーション能力
- 説明力: 複雑な概念や感覚的な知識を他人が理解しやすいように説明する能力が必要です。
- 傾聴力: 他者の意見や質問を理解し、適切に応答する能力も重要です。
2. 分析力
- 抽象化能力: 具体的な経験や直感を抽象化し、一般的な概念やモデルに変換する能力が必要です。
- パターン認識能力: 経験や観察からパターンを見出し、共通の法則や原理を抽出する能力です。
3. 文書化スキル
- ライティングスキル: 論理的かつ明確に文章を書く能力が求められます。これには、技術文書の作成能力や報告書の作成能力が含まれます。
- 図解スキル: 複雑な情報を視覚的に表現するための図やチャートを作成する能力も重要です。
4. テクニカルスキル
- ITスキル: 文書作成ソフトウェアやデータベース、グラフィックツールなどを使いこなす能力が必要です。
- 専門知識: 該当分野の専門知識を持つことで、正確な情報を提供できます。
5. クリエイティブシンキング
6. コラボレーション能力
- チームワーク: 他のメンバーと協力し、共同で知識を整理・文書化する能力が重要です。
- フィードバックの活用: 他者からのフィードバックを積極的に取り入れ、内容を改善する能力です。
7. 教育・指導能力
8. 忍耐力と柔軟性
暗黙知の形式知への変換は、単に個人の能力だけでなく、組織全体のサポートや環境も重要です。協力的な文化や適切なリソースの提供が、効果的な知識変換を支える要素となります。
Ｑ）今のホワイトカラーの仕事のうち、生成AIがリプレースできるのはどのような部分でしょうか。
生成AIは、特定のホワイトカラーの仕事において、多くのタスクを自動化・効率化する能力があります。以下は、生成AIがリプレースできると考えられる具体的な部分です。
1. データ処理と分析
- データ入力: 大量のデータを入力・整理する作業。
- データ分析: データセットの分析やレポート作成。これにはトレンドの発見や予測分析が含まれます。
- データクリーニング: データの検証と修正、異常値の処理など。
2. 文書作成
- レポート作成: 事業報告書や市場調査レポートの作成。
- 契約書・文書のドラフト: 標準的な契約書やビジネス文書の作成。
- コンテンツ生成: マーケティング資料、ブログ投稿、ソーシャルメディアコンテンツの作成。
3. カスタマーサポート
- チャットボット: 顧客からの問い合わせに対する自動応答。
- FAQの提供: 頻繁に寄せられる質問への自動回答。
- カスタマーサービスの自動化: 問い合わせの分類と初期対応。
4. マーケティングと広告
- 広告コピーの作成: 広告文やキャッチフレーズの生成。
- 市場調査: ソーシャルメディアのトレンド分析、顧客フィードバックの分析。
- メールマーケティング: 個別化されたメールキャンペーンの自動生成と送信。
5. 事務管理
- スケジューリング: 会議やイベントのスケジュール調整と管理。
- 経費報告の処理: 経費報告書の自動生成と検証。
- タスク管理: タスクの割り当てと進捗状況の追跡。
6. 法務およびコンプライアンス
- 契約書レビュー: 契約書の初期レビューとリスク評価。
- コンプライアンスチェック: 規制要件の遵守状況の自動チェック。
7. 人事管理
8. 財務および会計
- 財務レポートの作成: 損益計算書やバランスシートの自動生成。
- 予算管理: 予算の作成と追跡。
- 会計処理: 日常的な会計業務の自動化。
これらのタスクは生成AIが高い精度で処理することが可能であり、多くの場合で効率化が図れます。しかし、完全なリプレースではなく、AIと人間の協働による効率化が現実的です。特に、創造性が求められる業務や高度な意思決定、複雑な対人関係を要する仕事については、依然として人間の判断とスキルが重要です。
このトークセッション（全5回）の記事はとても面白い。
第1回の記事に出ていた『理科系の作文技術』は、子どもが高専に入学したころに買った記憶がある。
理系の人材は、気持ち、意見、事実を全部分離して書くんですね。そういう文章をLLMにちゃんと食わせられると、ちゃんと良い結果が返ってくるわけですよ。
そうじゃない人たちはどういうことを書くかというと、まず自分のお気持ちを書くんですね。お気持ちを書いちゃうから、お気持ちをLLMが処理しようとして、ろくでもない結果が返ってきます。
耳が痛い＆痛いくらいわかる。いつの日か、AIが私のお気持ちを正しく汲んでくれる日が来るか。それはそれで気持ち悪いかもしれないが。
