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AIでは代替しづらい人間のスキル 小澤健祐氏:この作るAIから使うAIへの変化は、ぜひご理解をいただきたいところです。その上で今日は簡単にキャリアのお話もできればということで、これからのヒューマンスキルみたいなお話をさせていただきたいなと思っております。 こういった定義の仕方は、見たことがある方も多いかもしれませんが、今、生成AIを使うと、本当にさまざまなことができるようになっています。 どういうことかと言うと、人間のスキルをソフトスキル、ハードスキル、メタスキルに1回分解してみるとしましょう。ソフトスキルとして挙げられるのは、やっぱり人間性に近い対人関係などのスキルですよね。 どうしても型化をすることができず、何かの学習サービスで学習することが難しいものになります。ちょっとアートな側面があり、形式化されていない。だからこそAIなどの技術で代替しづらい、そして学習しづらいのが、このソフトス
意思決定できる人は進める手順の型みたいなものを持っているように見える。逆に意思決定が遅かったりできなかったりする人は、進めるときに型のうちの何かが欠けているのかもしれない。 体系化された話は書籍で語られつくされているとは思うが、思考整理のために雑にまとめてみる。 最後は決めるだけだという考えを持つ 目的や満たしたいことを明確にする 最終的な決め方や期日を明確にする 選択肢を広げて考える 今は意思決定しない、という意思決定も選択肢に入れる 意思決定の軸を明確にする 軸をもとに定量/定性データを集める 軸をもとに選択肢を評価する 自分はこうしたいという"推し"を決めてたたき台にする ここまでの話をドキュメントにしている ここまでのプロセスに時間をかけない 意見を聞く人を見定めてフィードバックをもらう 最初に明確にした決め方で意思決定する 意思決定できない場合は決め方と期日と意思決定軸を再定義す
ゲーム開発 プロジェクトマネジメント講座 2011年10月8日 株式会社スクウェア・エニックス CTO 橋本 善久 1 ©SQUARE-ENIX 2011 SQUARE ENIX OPEN CONFERENCE なぜプロジェクトは 失敗するのか? 2 ©SQUARE-ENIX 2011 プロジェクトの失敗ポイント • 見込みより売上が少ない • 計画よりもコストがかかっている • 発売時期が遅れた • 発売に間に合わせるため内容が削られた • ユーザーの評判が悪い • 不具合が発生 • スタッフの満足度が低い、故障者が出た、辞め てしまった • など・・・ 3 ©SQUARE-ENIX 2011 プロジェクトの失敗ポイントの分類 • スコープ(コンテンツの範囲)の問題 • 品質の問題 • コストの問題 • 時間の問題 • リソース(人員・環境)の問題 • ビジネスの問題 4 ©SQUARE
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