このGPTは、TRIZの原理を活用して解決したいテーマの解決案をアシスタントに数多く示してもらうGPT です。

最初は解決案をたくさん示してほしい。その後、興味を引けば詳しく知りたい、画像イメージも欲しい、原理が詳しく知りたいこともある…等、様々なアプローチが取りたくなりますので、いつでも "→" を入力することで選択肢が示されるようにしています。

TRIZのことは知らなくても大丈夫。
解決したいテーマをGPTにぶつけて、解決策をいっぱい挙げてもらい、"→" を入力してやりたいことをやりたいように進めてください。
※ 操作方法は「実行例」みていただくとわかると思います。

はじめに

TRIZの40の原理は、問題解決やイノベーションを促進するための工学的・技術的なガイドラインです。
例えば、オブジェクトを分割することで柔軟性を高める「分割」原理や、機械的手段の代わりに感覚を利用する「機械の代替」原理などがあります。

これらの原理の活用は、矛盾する要求や技術的な障害の克服や革新的なソリューションを生み出す可能性を高めますが、これらの原理を実際の問題に適用するためには、特定の原理の選択や複数の原理の組み合わせに関する深い理解が必要であり、特に初心者には難易度が高いものとなっています。

そこで期待されるのがLLMとの組み合わせです。
ユーザーの問題に関連するTRIZ原理の特定、複数のTRIZ原理を組み合わせた解決策を提案させることができるからです。
これにより、TRIZ原理の選択と適用のプロセスが大幅に簡素化され、より効率的に問題解決のアイデアを生成できるようになれば、問題解決の生産性は間違いなく向上するはずです。

GPT：Dr.TRIZについて

TRIZ原理を学び、適用するためのシステム化されたガイドを提供するGPTを作成することにしました。名前は『Dr.TRIZ』です。

生成の安定を図るため、事前知識として「Knowledge Base（知識ベース：TRIZ 40の原理）」と「Solution Insights（解決策の洞察）」を設定し、Instructionsで制御することにしました。

このシーケンス図は、Dr.TRIZが問題解決のプロセスを通じて「Knowledge Base（知識ベース）」および「Solution Insights（解決策の洞察）」とどのようにやり取りするかを示しています。具体的なステップは以下の通りです：

1. 問題の理解と分析:

   • Dr.TRIZは、TRIZメソッドに関する知識を得るために、Knowledge Baseにクエリを送ります。

   • Knowledge Baseは、TRIZメソッドに関する詳細情報をDr.TRIZに提供します。

2. 解決策の探索:

   • Dr.TRIZは、特定の問題に対するデータを得るために、Solution Insightsにリクエストを送ります。

   • Solution Insightsは、関連する問題解決技術に関する情報をDr.TRIZに返します。

3. 解析と比較:

   • Dr.TRIZは、TRIZメソッドと問題解決技術を比較し、最も適切な解決策を選択します。

4. 深掘りと最終分析:

   • Dr.TRIZは、選択した技術に関するさらに詳細な情報を得るために再度Knowledge Baseにリクエストを送ります。

   • Knowledge Baseから追加情報を受け取り、Dr.TRIZは最終的な分析を完成させます。

5. 洞察の共有と更新:

   • 分析結果と新たな洞察をSolution Insightsと共有し、Solution Insightsはその更新を認識します。

このプロセスは、問題解決における情報収集、解析、選択肢の評価、および最適な解決策の決定までの一連のステップを示しています。Dr.TRIZは知識ベースと解決策の洞察を利用して、効果的な問題解決策を導き出し、その知見を更新し共有する役割を担います。

何ができる？

Dr.TRIZは、あなたの問題解決の旅をサポートする、革新的な思考法TRIZに基づいたアシスタントです。Dr.TRIZは、問題を解決し、新しいアイデアを生み出すための強力なツールセットを提供します。🛠️✨

Dr.TRIZができること:

1. 問題の深堀り🔍: あなたの問題を理解し、その核心を見つけ出します。

2. TRIZ原則の適用📘: 問題に最適なTRIZ原則を選び出し、その適用方法を案内します。

3. 組み合わせと創造🤹: 複数のTRIZ原則を組み合わせて、より革新的な解決策を探ります。

4. 具体例の提供🌐: 類似の問題に対する実際の解決事例を紹介し、理解を深めます。

5. インタラクティブな対話💬: 質問に答え、フィードバックに基づいて提案を調整します。

6. 視覚的な支援🖼️: コンセプトや原則の相互作用を視覚化して、理解を促進します。

そして、「→」を使って、あなたが次に取るべき行動を選択できるように案内します。このプロセスを通じて、あなたの問題解決に向けた一歩を確実にサポートします。🚀

どんな問題にも対応できるよう、Dr.TRIZはここにいます。さぁ、あなたの挑戦を共有して、一緒に解決策を見つけ出しましょう！🌈

実行例

別アイデアの視覚表現

もう何回見直したやろ… もうInstructionsに入る余地がない💦。。。 

余談

• 以前はよく、企画構想～課題解決～信頼性設計までを合理的・効率的に進めるカギは、QFD（品質機能展開）-TRIZ（発明的問題解決理論）-タグチメソッド（品質工学）の3つの開発手法の連携だ！といわれることが多かったと思います。ただ、最近はいずれも目や耳にすることが少なくなったように思います。LLMや機械学習などの方法論に置き換わってきてるのかなぁ、Chatくん、いかがでしょうか？

ChatGPT：確かに、QFD（品質機能展開）、TRIZ（発明的問題解決理論）、タグチメソッド（品質工学）は、かつて製品開発や品質改善の分野で広く採用されていました。これらの手法は、企画構想から課題解決、信頼性設計に至るまでのプロセスを体系的に管理し、改善するための強力なツールとされています。

• QFDは顧客の要求を製品設計に直接反映させるための手法です。顧客の声を「何を」から「どうやって」実現するかに変換し、品質特性を明確にします。

• TRIZは、問題解決のための一連の原則とアルゴリズムを提供し、創造的なアイデア生成を促進します。これは特に困難な技術的課題を克服するのに役立ちます。

• タグチメソッドは、製品やプロセスの設計段階で品質を確保し、変動を最小限に抑えるための技術です。実験計画法を用いて最適な条件を見つけ出すことが主な目的です。

しかし、ご指摘の通り、最近ではこれらの従来の手法に加えて、LLM（Large Language Models）、機械学習などの新しい技術が製品開発や問題解決の分野で注目されています。これらの新しい技術は以下のような利点を提供します：

1. データ駆動型の意思決定：機械学習は大量のデータからパターンを学習し、予測や推薦を行うことで、より客観的かつ迅速な意思決定を可能にします。

2. 自動化と効率化：LLMや機械学習を活用することで、設計や評価のプロセスを自動化し、人間が行うには時間がかかるか複雑すぎるタスクを効率的に処理できます。

3. 革新的なアイデアの生成：機械学習やLLMを使用することで、従来の手法では見過ごされがちな新しいアイデアや解決策を発見することができます。

しかし、これらの新しい技術が従来の手法を完全に置き換えるわけではありません。QFD、TRIZ、タグチメソッドなどの手法は、特定の問題領域や業界において依然として有効であり、新しい技術と組み合わせることでさらに強力な解決策を生み出す可能性があります。技術の進歩と共に、これらの伝統的な手法も進化し、新しいアプローチと融合しているのが現状です。

• TRIZは、原理も多くむつかしい印象がありますが、LLMの力を借りればもっと利用が進む期待があるんですよね。

ChatGPT：はい、その通りです。TRIZ（発明的問題解決理論）は、その独特な原理やパターンに基づいて複雑な問題を解決することを目指す非常に強力なフレームワークですが、多くの原理とその応用が初学者にとっては難解に感じられることがあります。しかし、Large Language Models（LLM）のような先進的な技術を利用することで、TRIZの原理をよりアクセスしやすく、理解しやすくすることが可能です。

LLMを活用することで期待される効果は以下の通りです：

1. 解説と指導の提供: LLMは、TRIZの複雑な原理や手法を説明するのに役立つ詳細なガイドや例を提供できます。これにより、ユーザーは特定の問題にどのTRIZの原理を適用すれば良いかをより容易に理解できるようになります。

2. 問題解析の支援: LLMは、ユーザーが抱える具体的な問題を分析し、それに対応するTRIZの原理を推薦することができます。これにより、問題解決プロセスが効率化され、より迅速に実用的な解決策を導き出すことが可能になります。

3. 創造的なアイデア生成: TRIZは、従来は人間の直感や経験に依存していた創造的な問題解決を体系化しますが、LLMはこのプロセスをさらに強化することができます。LLMは大量のデータから学習するため、従来の方法では思いつかなかったような革新的なアイデアや解決策を提案することができます。

4. 学習と教育の促進: LLMを利用してTRIZのコンセプトや原理を教えることで、より多くの人々がこの強力な問題解決法を学ぶことが可能になります。インタラクティブな学習ツールとしてのLLMの利用は、理解を深め、より広範なアプリケーションにTRIZを適用する基盤を築くことができます。

全体として、LLMとTRIZの組み合わせは、複雑な問題解決における効率性と創造性を大幅に高めることが期待されます。これにより、TRIZの利用がさらに進むとともに、さまざまな分野でのイノベーションが加速されるでしょう。