今週は総務部長の困りごとを解決するワークを行いました。具体的には備品管理アプリの構築です。予め総務部長から実装したい機能の要望をいただいた状態でワークが始まります。
今年は昨年よりも実習生の生成AI活用が進んでいます。
生成AIの活用によって、何が変わっているかというとワークの回答や開発のスピードが早くなっています。
私が実習生の視点でみると、生成AIの活用によって対応できる仕事量に大きく差が出てくると思います。自分が止まっていると周囲が早いスピードで先に進みます。
生成AIの登場で便利な反面、競争が早くなる
生成AIを使えると便利で仕事も簡単になるなと思うかもしれませんが、圧倒的なスピードや品質が出せない限り、それは代替されるリスクを含んでいるということです。これは重要な観点だと思います。実習期間にぜひ感じていただきたいことです。
一方で実習生を受け入れる事業者視点で学んだことも共有します。
それは、下記の３つです。
①適切な課題設定をする力が必要だと感じたこと
②多段階的なスピードに合わせて課題を用意する必要があること
③生成AIなどの技術進化が進んでも変わらないことがあること
①適切な課題設定をする力
課題設定能力とは、実習生のみなさんにそもそも何を解決してもらいたいのか、を設定する力です。冒頭で記載した通り、生成AIによってみなさんの課題解決するスピード（成果物が返ってくる早さ）が早くなっています。これはつまり方向性を正しく設定しないと間違った方向にすごいスピードで進んでしまうことになります。
抽象化すると実習という枠にとらわれずに、私たちの事業全般でも言えることになります。そもそもの課題設定と解決しようとしていることが適切な方向に進んでいるのか、理念・事業・サービス・個人の仕事レベルそれぞれの階層で定期的にチェックすることが必要だと感じました。
②多段階的なスピードに合わせて課題を用意する必要があること
これはメンバーが増えたときの視点です。同じプロジェクトにチームで取り組むとさまざまな要因でスピードの差が生じます。これを補うためには多段階で課題（チェックポイント）を用意しておくことが大切だと学びました。これは早く進んでしまうことに対する解決策でもあります。誤った方向に進んでいないのか、差が生じたときにどこで解消するのか、こういった問題を解決するために、課題を複数用意しておくことが大切です。
③生成AIなどの技術進化が進んでも変わらないことがあること
３つ目は生成AIなどの技術が進んでも変わらないことが改めてわかりました。例えば今週は総務部長の困りごとを解決するワークでした。非常に実践的で社会に出ると同じような場面に出会います。
目的と納期確認、解決すべき課題の設定、限られた時間内での品質の判断、自分の能力の制約など、仕事を取り組むうえで考慮すべきことは変わらないと考えています。生成AIが手段である限り、こういった業務設計の力はどこへ行っても、いつの時代でも大切になるのではないでしょうか。
この枠組みをもったうえで目的や納期設定を生成AIに頼ることも効率化の一つだと思います。しかし、経済活動は人間の営みですので、目の前の総務部長が納得すること、そして経済合理性にかなっていること（売上や利益に貢献しているか）が人の判断として残ります。
以上です。
今週も実習生と日々対話することで私自身もさまざまなことを学んでいます。
実習期間は短いですが、実習生のみなさんにとっても意味があり、将来役に立てるような内容を設計していきたいと思います。
学習と実践を一緒に進めていきましょう。
