今さら聞けない「人材不足」解消できる生成AIの活用例と生産性向上の”肝”
ルービックキューブの可能な状態の総数は非常に大きいです。
3x3x3のルービックキューブには、正確に43,252,003,274,489,856,000（約43京2520兆）の異なる状態が存在します。
生成AIを活用すれば、誰にでも、どんな状態にあるルービックキューブを完成させるマニュアルを作成することが出来ます。
この例で、良好なAI関係の築き方と人間の関わり方を説明しましょう！
ChatGPTに次の質問をしてみました。
あなたはマニュアル作成のプロフェッショナルです。
どんな状態からでも、誰でもルービックキューブを完成できる手順書を作成したいと考えています。
まず、あなたに提供しなければいけない条件は何ですか？
ChatGPTが回答してくれました。
【対象者のレベル】初心者、中級者、上級者など、この手順書を使う人々のスキルレベルを把握することで、内容を適切に調整できます。
【手順書の形式】紙のマニュアル、デジタル形式（PDF、Webページ）、ビデオガイドなど、どのような形式で提供するかを決めます。
【使用する用語の明確化】ルービックキューブに関連する専門用語（例：アルゴリズム、クロス、F2L、OLL、PLLなど）をどの程度詳しく説明するかを決める必要があります。
【視覚資料の有無】解説をより分かりやすくするために、イラストや写真を用いるかどうか、またその内容をどのようにするかを決めます。
【ステップバイステップの解法】ルービックキューブを解くための一般的な方法（例：クロスを作る、コーナーを揃える、最終層を完成させるなど）を基に、各ステップをどの程度詳細に説明するかを決めます。
【アルゴリズムの提示方法】特定の状況を修正するために使用するアルゴリズム（回転のシーケンス）をどのように提示するかを決めます。これには、文字列での説明、視覚的な図解、またはその両方が含まれます。
【追加のヒントやコツ】より速くキューブを解くための戦略や、一般的な間違いを避ける方法など、読者に有益な情報を提供するかどうか。
これらの条件を把握し、明確にすることで、より効果的で使いやすい手順書を作成することが可能になります。
これって、人間が業務手順書を作成する場合に最初に定義しなければならない条件ですよね。
【対象者のレベル】初心者、中級者、上級者に応じた方法を聞きました。
【初心者：レイヤー・バイ・レイヤー法（LBL）】
初心者には、基本的なルービックキューブの原理と操作を理解するために、レイヤー・バイ・レイヤー法を推奨します。
この方法では、キューブを層ごとに解くことで、学習者は各ステップを明確に把握しやすくなります。また、必要なアルゴリズムが少なく、基本的な技術を段階的に学べるため、初心者にとって親しみやすいです。
【中級者：CFOP法の導入】
中級者は、基本的なLBL法に慣れた後、CFOP法（フリードリッヒ法）の学習を開始すると良いでしょう。CFOP法は、クロスの作成から始まり、F2L、OLL、PLLと進むことで、より効率的な解法を実現します。中級者は、まずF2Lから始めることで、徐々に高度なテクニックに移行できます。
【上級者】
すべてのOLLとPLLのアルゴリズムを学ぶことに焦点を当てるべきです。これにより、最上層の向きと位置を迅速に修正し、全体の解き時間を大幅に短縮できます。
【使用する用語の明確化】【ステップバイステップの解法】【アルゴリズムの提示方法】を定義（順次ChatGPTに聞く）していけばマニュアルの原案が作成できます。
そして、【手順書の形式】【視覚資料の有無】を決定していけばマニュアル（手順書）は簡単に短時間で作成できます。
実際の職場での業務をマニュアル化するにあたって、準備しておかなければならないことがあります。
それは現段階で各業務プロセスの業務内容を”見える化”することです。
「この業務は○○さんじゃないと分からないんだよな」
「属人化の解消には、人手不足が壁になっている」という悩みを中小企業経営者から聞くことが多いのですが、そもそも「属人化の改善」は絶対に必要なことです。
「この業務は臨機応変さが必要で全てをパターン化できない」
全てを網羅するマニュアルが作成できる業務プロセスは、機械に任せられる作業です。人間が介在する意味は、この”臨機応変”対応、イレギュラー対応なのです。
従って、まずマニュアル化には、各業務プロセスの”見える化”にあたって、汎用パターンを洗い出していくことです。
管理職ポストにいる人が、自分の担当部署の業務プロセスを全て説明できるとは思えません。
各業務プロセスのプロンプトが作成できるのは、当該業務プロセス担当者です。
中小企業の生産性向上策のひとつとして
「業務プロセスの”見える化”」
この”見える化”が出来ているのか？出来ていないのか？
ここが、生産性向上に向けての”肝”となる部分です。
イレギュラー対応がある限り”属人化”からは脱却できない？
今、どんな状態なのか？は分かるはずです。
そこで、ChatGPTに聞いてみました。
今の状態（６面の状態、各面毎の色のポジション）をあなたに提示すれば、その状態から完成形への手順書を作れますか？
するとChatGPTは自信満々に
はい、ルービックキューブの現在の状態（各面の色の配置）を提供していただければ、その状態から完成形への手順を作成することが可能です。
キューブの状態を正確に理解するために、以下の情報が必要です。
「キューブの各面の色配置」6面それぞれの9つのステッカーの色を、面ごとに明確に教えてください。この際、キューブの向き（どの面を前にしてどの面を上にするか）も一貫性を持たせてください。
「色の識別」各色をどの面の色として扱うかを定義してください（例えば、白を上面、赤を前面とするなど）。
この情報をもとに、具体的なステップバイステップの解法を提供することができます。各ステップでどのような操作を行うか、必要なアルゴリズム（面を回転させる指示）を含む手順書を作成します。
この考え方ができれば、イレギュラー対応は一定程度クリアーできるのでは？
この本の言葉を借りると、業務内容によって生成AIを
「労働置換型」と「労働補完型」に整理する必要はあります。
【定型作業】
人間の言葉で作業内容を記述できる単純な行動の繰り返しで実行できる作業
この【定型作業】は「労働置換型」で、費用対効果を考慮して、フルオートメーション化するのか？低コストで働く人に介在してもらうのか？という観点の検討です。
【非定型作業】
作業内容が決まっておらず人間の言葉で作業内容を記述できないもの
ホワイトワーカー（所謂オフィスワーカー）の業務は、【定型作業】もあれば【非定型作業】もあります。
【定型作業】は可能な限り生成AIを「労働置換型」として活用、【非定型作業】は生成AIを「労働補完型」としてフル活用すれば、確実に生産性向上につながります。
”暗黙知” 【追加のヒントやコツ】 この部分を人間が創造していくのでしょう。
ChatGPT4.0は、司法試験や医師国家試験に合格するレベル、Goggleにいるプログラマーと同じくらいのスキルの持ち主です。
人件費として、20ドル/月 は最高のコスパと思いませんか？
大企業と比べると、中小企業の意思決定プロセスにはスピード感があるはずです。
生成AIを導入しましょう！
「導入することの危険性？」
社内のルール・メイキングは、使ってみてから考えたらいいですよ。
良好なAI関係の構築
適切なプロンプトで生成AIに問いかけできる
このコツだけで、大きな格差が生まれている気がしますが
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