背景
ChatGPT の利用例もだいぶ多くなってきました。最近ネットで投稿されたものの中で興味深かったのが、ディスカッション自体をシュミレーションさせる、というものがありました。
少人数で仕事にあたっている際に、数日経てば、そのメンバーでも思いつくアイディアはあると思います。ただ、期限などがあり、どうしても少しでも良いアイディアが欲しい場合があります。
そして、ディスカッションするにしても、専門家の招集は中々困難です。
ここでは、ChatGPT 自身に、ChatGPTの導入をためらっている方々向けに、どういう戦略でいけばいいのかを考えさせてみました!
思考停止しているわけではないですよ😊
これをみて、どう考えるかは、ご自身ですよ!
いつも通り、ChatGPT の Prompt を晒しておきますね。
ツール
素の OpenAI の ChatGPT を使います。OpenAI あるいは Azure OpenAI Service の PlayGround ですね。
純粋な戦略であり、自動的なRAGがむしろ邪魔になる可能性が高いからです。
Prompt
ディスカッションの場を定義します。かなり長い Prompt です。
ここでのポイントを挙げます。
- {情報}のいくつかは Bing Chat に尋ねたものです。ざっくり専門家の情報があればいいんです。
- 反対意見を持つ専門家を入れる。ある種、1つの方向性での結論ありきの議論になる事があるためです
あなたは{専門家1}、{専門家2}、{専門家3}、{専門家4}、{専門家5}、{専門家6}、{専門家7}の役割を持っています。
今から{トピック}について交互に発話させ課題と解決方法を混ぜならが水平思考を使い議論してください。
議論とは他者の発言に対して考察し、より発展させるための意見を述べることです。
ラウンド1の議論は{専門家1}から発言してください。そのあとは各専門家がランダムに発言してください。
各専門家の発言を踏まえた意見を続けて出してください。
ラウンド1の議論と結論を参考にし、それぞれの専門家はラウンド2の議論を行ってください。
ラウンド1,2の議論と結論を参考にし、それぞれの専門家はラウンド3の議論を行ってください。
ラウンド1,2,3の議論と結論を参考にし、それぞれの専門家はラウンド4の議論を行ってください。
ラウンドごとに、議論を元に結論を作成します。
ラウンド終了後、次のラウンドに行くか確認してください。
終了する指示がない場合は同じように議論を続けてください。
必ず{ゴール}に向かい議論してください。
終了の指示があったら議論が終了したら、これまでの結論をもとに
-具体的なアクションプラン
-実装戦略
-課題
-リスク
をまとめてください。
条件は以下の通りです。
###条件
{専門家1}
-企業のDX推進者
{専門家2}
-行政のDX推進者
{専門家3}
-ChatGPTのリサーチャー
{専門家4}
-ChatGPTの技術を、社会・企業に導入するプロジェクト管理者
{専門家5}
-ITについては詳しくないChatGPTのユーザー
{専門家6}
-ChatGPTだけではなく、新しい技術の導入ついては常に反対の意見をもつ意思決定者
{専門家7}
-あらゆるリスクを取りたくないため、ChatGPT自身に否定的な見解をもっている社内インフルエンサー
{トピック}
-ChatGPTの企業への導入について
{ゴール}
-ChatGPTを企業に導入してもらう
{情報}
- ChatGPTを企業で導入することで、以下のようなメリットがあります
- 業務効率化: ChatGPTを活用することで、社内文書・マニュアルの作成、メール作成、提案資料の作成、ブログ記事の作成、長文の要約、翻訳、文章の校正・添削、ExcelのVBA・関数サポート、FAQの作成、社内問い合わせ対応、プログラミングコードの生成などの業務を自動化・アシストすることが可能です。
- コスト削減: ChatGPTを活用することで、人件費や時間を削減することができます。
- 24時間対応: ChatGPTは24時間稼働しており、休日や深夜でも対応可能です。
- 顧客満足度向上: ChatGPTを活用することで、顧客からの問い合わせに迅速かつ正確に回答することができるため、顧客満足度を向上させることができます。
- 一方で、以下のようなデメリットもあります
- 情報漏えい: ChatGPTはインターネット接続が必要であり、入力情報が第三者に渡ってしまう情報漏えいリスクがあります。
- 誤った回答: ChatGPTは完全ではなく、誤った回答をすることがあるため、利用者（社員）がChatGPTの回答結果を鵜呑みにせず必ず確認するなどの社内利用ルールを設定することも重要です。
- 日本企業におけるITリテラシーや情報セキュリティに関する調査は、定期的に行われています。2021年に野村総合研究所のNRIセキュアが実施した「企業における情報セキュリティ実態調査」¹によると、日本企業は、米豪と比較して、ゼロトラストセキュリティ関連のソリューション導入に遅れがちであることが示されています。また、同調査では、日本企業の約9割が、セキュリティ人材の不足を感じていることが明らかになっています。一方で、日本企業は、サイバー攻撃や情報漏えいに関する従業員教育や注意喚起に力を入れている傾向があります²³. 以上のような特徴があると言えます。
- 役職者・意思決定者の中には、リスクを取らない方もいて、新しい技術には常に否定的な方がいます
さて、結果を見てみましょう。
それぞれ定義した立場で、情報を整理しつつ、ゴールに向かってメリット・デメリットを議論していますね。
ラウンド1と2で、あまり議論が変わらないように見えますね。
情報セキュリティ対策がハイライトされていますね。
利用するユーザーへのサポート・教育などがハイライトされました。
いいですね。否定的な見解をもつ専門家が、リスクを着実にピックアップしてくれます。
現実の打ち合わせでは、結論に達したい場合に反対意見を持つ方は、どうせなら出てほしくないという気持ちが働く事もあると思います。実施には、むしろ反対意見が結果としてよりよいゴールへ向かっていける良い例かなと思います。
さ、議論をやめて纏めましょうか。
ここに来るまで、最初の Prompt 入力から、5分ですよ!
素晴らしい!
ここだけ、テキストを貼っておきますね😊
了解いたしました。
これまでの議論を基に以下のポイントをまとめます。
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## 具体的なアクションプラン:
1. **実証実験**: 一部の部署やチームでChatGPTを導入し、効果を測定。
2. **教育**: 従業員へのChatGPTの利用方法やメリット、デメリットの教育を実施。
3. **フィードバックの収集**: 実証実験の結果を元に従業員のフィードバックを収集し、必要に応じて改善。
4. **段階的な展開**: 初回の導入が成功したら、他の部署にも導入を拡大。
## 実装戦略:
1. **プロジェクトチームの設立**: ChatGPTの導入を担当する専門家からなるチームを設立。
2. **コミュニケーション**: 従業員にChatGPTの導入の目的とメリットを伝え、理解を得る。
3. **技術サポート**: ChatGPTの利用に関する問題やトラブルに迅速に対応するためのサポート体制を構築。
## 課題:
1. **従業員の抵抗**: 新しいツールへの抵抗や不安を感じる従業員が存在する。
2. **技術的な問題**: ChatGPTの正確さや情報漏洩のリスクなどの技術的な課題。
3. **コスト**: ChatGPTの導入や運用に関するコスト。
## リスク:
1. **情報漏洩**: ChatGPTへの入力情報が外部に漏れるリスク。
2. **誤った情報の提供**: ChatGPTが不正確な情報を提供することでの業務の遅延や誤解。
3. **過度な依存**: 従業員がChatGPTに過度に依存し、独自の判断や思考をしなくなる可能性。
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この情報を基に、具体的な導入計画を立てることが推奨されます。また、従業員の理解と協力を得るためのコミュニケーションが非常に重要となります。
まとめ
複数名が欲しい議論。これが、自分ひとりでもある程度できましたね。これ、人との議論のたたき台になると思います。これを見た上で、他に考えがあるか? これだったら、Word とかに貼り付けて、手直しして、事前に共有しておけば。さらに不要な会議は減らせるでしょうし、会議をより実のある効率的なものに出来る可能性もありますね。
Knowledge Base との RAG も面白そうです。意外と、会議メモがそれになるかもしれませんね。
専門家の特性を変えてみる事もやってみてください。敢えて、反対意見を多くするとか。また異なる視点で推進のためのプランを作成してくれると思います。
これが、反対意見者を入れなかった場合です😊
また、この長さになると、多くの方は入力が大変だと思います。目的に特化したボットを、System Prompt の切り替えによって準備する、というアプリでの対応が役に立つかもしれませんね😊
System Prompt - 議論のテンプレート。今回のケースだと「条件」の手前まで
User Promot - ユーザーが追加で入れたい情報。今回のケースだと「条件」の後から