エンジニアは、どんな環境、条件でも、存在する問題を解決する方向を探すか、見つけるか、試行錯誤して解決することが仕事です。
一人ではなく、三人以上で解決する場合の方法と分担方法を示してください。
百点満点の三十点を目指しなさい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/cc953b7a4c9368cc2a17
「ぼくの好きな先生, 人がやらないことをやれ」プログラマになる。仮説(37)音楽(16) 図(22) 色(35)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/53e4bded9fe5f724b3c4
ChatGPT
エンジニアは、どんな環境、条件でも、存在する問題を解決する方向を探すか、見つけるか、試行錯誤して解決することが仕事です。
一人ではなく、三人以上で解決する場合の方法と分担方法を示してください。
ChatGPT:
承知しました。エンジニアが三人以上で問題解決に取り組む場合の具体的な方法と分担方法を整理して提示します。ポイントは、協力・役割分担・情報共有・試行錯誤を効率的に回すことです。
- 問題解決のステップ（チーム対応版）
問題の明確化
全員で現状を共有
「問題とは何か」「何が妨げになっているか」を整理
ゴールや制約条件を明確化
情報収集・分析
技術仕様、ログ、データ、過去事例などを収集
分析担当を割り振る（後述）
仮説立案
問題の原因を複数仮定
チームでブレインストーミング
仮説ごとに優先度をつける
試行錯誤（実装・検証）
仮説ごとに担当者を決め実験・検証
小規模で早く試す「プロトタイプ思考」
結果共有・議論
成果や失敗をチームで報告
他メンバーの知見を取り入れ次の手を決定
解決策の実装・文書化
最終的に全員が理解・納得した解決策を実装
再発防止策や学びをドキュメント化- チームでの役割分担例（三人の場合）
役割 主な業務 注意点
リーダー / コーディネータ 問題定義、タスク割当、進捗管理、意思決定 技術担当の意見を尊重し、全体を俯瞰
技術分析担当 データ解析、ログ解析、実装検証、原因特定 仮説検証に集中、必要に応じてリーダーに報告
実装 / 試作担当 プロトタイプ作成、テスト、検証 迅速な試行錯誤で結果をフィードバック
3人以上の場合は、技術分析担当や実装担当を複数人に分けることも可能です。- 効率的な分担のポイント
短サイクルでの共有
毎日あるいは数時間ごとに進捗と結果を報告
Slackやチームチャット、タスク管理ツールを活用
得意分野で役割を分ける
分析得意、実装得意、調整得意など
得意分野に応じて担当を割り振ることで効率化
仮説ごとに担当を分散
複数の仮説を並行して検証
成功・失敗の情報を全員で共有
知識の文書化
試行錯誤の過程、得られた知見を全員がアクセス可能に
次回同様の問題が発生した際の参考になる
意思決定ルールの明確化
どの結果で次の手を決定するか事前に決める
意見の衝突を減らし、試行の停滞を防ぐ- 例：三人チームでの問題解決フロー
リーダー：「問題を定義し、ゴールを決める」
技術分析担当A：「ログとデータから原因候補を抽出」
技術分析担当B：「過去事例と仕様書を分析」
実装担当：「小規模プロトタイプで仮説を検証」
全員：「結果を共有して次の仮説に移行」
リーダー：「最終的な解決策を決定・実装指示」
💡 ポイントまとめ
問題解決は全員参加の情報共有＋短サイクルでの試行錯誤が鍵
役割は固定ではなく、必要に応じて仮説単位で入れ替える
成功・失敗をチーム全体で蓄積・共有することで効率向上
もし希望であれば、**具体的な例題に即した「三人チームでの分担・試行スケジュール表」**も作って提示できます。
作りますか？
単純なプレインストーミングは、なぜなぜ分析と同様、パワハラの温床となり、成果が十分でないことが知られています。HAZOPというguided brainstormingを深堀お願いします。
ChatGPT:
了解です。それでは、**HAZOP（Hazard and Operability Study）**の考え方を軸にして、単純なブレインストーミングとの違い、利点、運用方法、成果の出し方を深堀りして解説します。
- なぜ単純なブレインストーミングは成果が出にくいか
単純ブレインストーミングの特徴と問題点：
特徴 課題
自由に発言する 権威や役職の違いにより発言しづらくなる
アイデアを量産する 質より量になり、現実的な解決策が生まれにくい
制約や目的が曖昧 方向性が散漫になり、成果が不明確
ファシリテーションが弱い 発言の偏り、否定的な反応が出やすい → パワハラ・精神的圧迫につながることもある
ポイント
単純なブレストは「量より質の管理」「心理的安全性」「明確な方向性」のいずれも不足しやすい
特に権威差がある職場では、発言抑制や批判的空気が生じ、心理的安全性が低下 → パワハラ温床化- HAZOPとは？
HAZOP（Hazard and Operability Study）は、化学プラントなどの安全分析で発展したガイド付きブレインストーミングです。
特徴：
システマティックな進行
「ガイドワード」を使って構造的に問題を探す
例：「増加」「減少」「逆方向」「不完全」「漏れ」など
チームで役割分担
リーダー（ファシリテーター）：進行管理・記録の指示
ノート担当：全ての発言を記録
専門家（技術・運用）：原因・影響の分析
対象を細分化
システムを要素ごとに分解し、各要素で仮想的に異常を検討
例：ポンプ、バルブ、制御系、通信経路など- HAZOPの流れ
準備
分析対象システムを選定
チーム編成
使用するガイドワードの定義
要素ごとの検討
各要素に対して「増加」「減少」「逆」「遅れ」などガイドワードを適用
想定される異常・影響を洗い出す
原因分析
異常の発生原因をチームで議論
影響評価
異常がシステムに与える影響、運用への影響を検討
対策提案
防止策、検知策、緩和策をチームで提案
記録
全議論を表形式で整理し、後でレビュー可能にする- HAZOPと単純ブレストの違い
項目 単純ブレスト HAZOP
進行方法 自由形式 ガイドワードによる構造化
対象 曖昧／全体 システム要素ごとに分割
発言順 任意 ファシリテーター主導、順序明確
成果 アイデア量に依存 異常・影響・対策を体系的に抽出
心理的安全性 不安定 役割明確・批判ではなくガイドワードで誘導
ポイント
HAZOPでは、単純批判や権威差による抑制が生じにくく、心理的安全性が高い
体系的なガイドに沿うため、見落としが少なく再現性のある成果が得られる- 実務でのHAZOP活用のポイント
小規模チームでも有効
3〜6名程度でシステムの主要要素を対象に実施可能
短時間でのサイクルも可能
各要素に15〜30分割り当て、複数回に分けて実施
記録とレビューの徹底
後日レビューし、未検討領域や改善策を追加
ガイドワードのカスタマイズ
ITシステムやソフトウェア用に「処理遅延」「データ欠損」「誤通信」などを設定
心理的安全性の維持
批判はNG、あくまで「ガイドワードに基づく想定異常の議論」と明示
🔹 まとめ
単純ブレストは自由度が高い一方、心理的圧迫や成果不足のリスクがある
HAZOPはガイド付き、構造化、記録重視で再現性が高く、心理的安全性も担保される
IT業界でも、システム要素やプロセスごとにガイドワードを適用することで、効率的かつ安全に問題を洗い出せる
💡 希望であれば、ITシステム向けにカスタマイズしたHAZOPガイドワード一覧と、3人以上チームでの実施例スプレッドシートも作成可能です。
作りますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解です。それでは、ITシステム向けにHAZOPガイドワードのカスタマイズ例と、3人以上チームでの実施フロー・分担例を表形式で整理します。Qiita記事や社内資料でそのまま活用できる形式です。
ITシステム向けHAZOPガイドワードとチーム実施例
- IT向けガイドワード例
ガイドワード 説明 ITシステム例
増加 / 過剰 正常より多く発生する トラフィックが予想より増える
減少 / 不足 正常より少なくなる サーバー処理速度が低下
遅延 期待より遅れる バッチ処理が予定時間を超える
停止 / 欠如 機能が停止、欠落 API応答が無い
逆 / 逆方向 期待とは逆の動作 データが逆順で処理される
誤動作 意図と異なる動作 メール通知が誤った宛先に送信
漏洩 / 漏れ 予定外の漏れや欠落 ログが保存されない / データ欠損
重複 / 二重 二重処理や冗長動作 データが二重に書き込まれる
異常値 予期せぬ値の入力や出力 0除算エラーや異常タイムスタンプ
無応答 応答がない 外部サービスがタイムアウト
※チームやシステムによってガイドワードはカスタマイズ可能。
例えばセキュリティ重視なら「不正アクセス」「権限超過」など追加。- チーム構成と役割例（3人以上）
役割 主な業務 実施時のポイント
リーダー / ファシリテーター 進行管理、議題設定、議論の整理 発言の偏りを防ぎ、心理的安全性を維持
記録 / ノート担当 発言内容・想定異常・影響・対策の記録 後でレビュー可能な形式（表形式）でまとめる
技術担当（複数可） 仮想異常の検討、原因分析、影響評価 ガイドワードごとに順番に検討。分担して要素分析
レビュー担当（任意） 提案された対策の妥当性確認 外部視点や運用面のチェックに活用
.3. 実施フロー例（3人チーム）
ステップ 担当 内容
1 リーダー 対象システムを要素に分解（例：API、DB、バッチ処理）
2 技術担当A 各要素にガイドワードを適用して異常を洗い出す
3 技術担当B 発生原因を検討し、影響を評価
4 全員 発見されたリスクに対する対策案をブレインストーミング
5 記録担当 異常・影響・対策を表形式で記録
6 リーダー まとめと次の要素検討への指示
7 全員 終了後レビュー、未検討領域や改善策の追加- 記録・管理用テンプレート例（表形式）
システム要素 ガイドワード 想定異常 原因 影響 対策 担当
APIサーバー 遅延 応答時間が長い 高負荷 / メモリ不足 クライアント処理遅延 負荷分散 / リソース増強 技術A
DB 停止 データ書き込み失敗 接続障害 データ欠損 冗長DB構成 / リトライ 技術B
バッチ処理 減少 処理件数が少ない 仕様変更忘れ データ未処理 自動監視 / 通知 技術A
この表を全システム要素に対して埋めることで、HAZOPを再現性・可視化できます。
💡 ポイントまとめ
ガイドワードを使うことで、単純ブレストの自由度による偏り・心理的圧迫を回避
役割分担と記録の徹底で、チームでの試行錯誤が効率的かつ安全に進む
ITシステムでも「要素ごとの異常・原因・影響・対策」を体系的に洗い出せる
希望であれば、このテンプレートをそのままExcelやGoogleスプレッドシートで使えるフォーマットに変換して提供することも可能です。
作りますか？
能力８０点の人が一人で問題解決するより、直交な方向の能力３０点の人が３人集まった方が、より深い問題解決できる可能性があることを展開してください。
ChatGPT:
なるほどです。では、「能力80点の個人 vs 能力30点の直交する能力を持つ3人チーム」の観点で、なぜチームの方が深い問題解決につながる可能性があるかを理論的に展開してみます。
- 問題解決能力の可視化モデル
個人能力80点
特定分野で非常に優れている
問題解決の方向性は強いが、分野外の課題には弱い
3人チーム × 30点（直交能力）
各人が異なる視点・専門分野を持つ
方向性は弱いが、合成することで問題空間の広い領域をカバー可能
図解イメージ
能力ベクトル（問題空間）
個人80点: ──────────────►
直交30点チーム:
▲
│
◀───┼───▶
│
個人は一方向に強い
チームは複数方向から問題を検討できる（直交ベクトルの合成で広い問題空間をカバー）- 直交能力の強み
異なる視点による盲点の補完
個人では見落とす可能性のある側面もチームでカバー
例：エンジニアが性能改善を考える一方、運用担当が耐障害性を補完
並列的な試行錯誤
各人が異なるアプローチを試せる
成功・失敗の情報を共有することで全体の探索効率が上がる
アイデアの交差効果
直交する能力が組み合わさることで、単独では思いつかない解決策が生まれる
例：性能改善 × コスト削減 × 安全性向上 → 最適解の発見
心理的安全性と議論の活性化
個人80点では他者の意見が抑制される場合がある
チームは多様性により意見が出やすく、ブラインドスポットが減る- 確率論的モデルで考える
仮に「問題空間の重要な解決方向」が100単位あるとする
個人80点はそのうち80％の方向を探索できる
チーム3人（各30点、直交）は、それぞれ異なる30％ずつの方向を探索 → 合成で最大90％カバー可能（重複が少ない場合）
結論:
個人より、少し能力が低くても多様性を持ったチームの方が探索範囲が広く、深い問題解決につながる可能性がある- 実務での応用
役割分担を直交方向で設計
技術、運用、ユーザー視点など
情報共有の仕組みを整備
HAZOPやレビュー会議で成果を横展開
小規模チームで試行→合成
各担当が仮説を独立に試す
結果を組み合わせて総合判断
💡 まとめ
高能力の個人は強力だが、視点が偏るリスクがある
低能力でも直交する能力を持つチームは、探索空間が広く、盲点を減らし、より深い問題解決が可能
「多様性 × 共有 × 小規模試行」のサイクルが鍵
希望であれば、このモデルを具体的に数値例で図解したグラフとして可視化し、Qiitaや社内資料向けにまとめることもできます。
作りますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
では、先ほどの「能力80点の個人 vs 直交能力30点×3人チーム」のモデルを可視化した図解と数値例で整理します。これにより、探索空間と問題解決の深さの違いを直感的に理解できます。
- 問題空間モデル（数値例）
問題空間を100単位と仮定
個人能力80点 → 80単位を探索可能
チーム3人（直交能力30点×3） → 3人合成で90単位カバー（重複なし想定）
対象 探索能力 探索範囲（単位） 備考
個人80点 強力だが方向固定 80 高い精度だが盲点あり
チーム3人×30点 弱いが多方向 90 多様性で盲点を減らす- 図解（ベクトル表現）
問題空間（100単位）
個人80点：─────────────►
方向固定、高精度
チーム30点×3：
▲ ▲ ▲
│ │ │
◀─┼─────┼─────┼─▶
異なる方向をカバー → 合成で広範囲探索
個人：1方向に集中
チーム：3方向から直交的に探索、合成すると広範囲をカバー- 深さ・幅の比較
特性 個人80点 チーム30点×3
探索幅 狭い 広い（盲点が少ない）
専門性 高い 各方向は弱いが組み合わせでカバー
試行錯誤効率 単独 並列で高速に試行可能
アイデア交差効果 低 高（異なる視点の組み合わせで新解発生）
心理的安全性 中 高（多様性により意見が出やすい）- 実務応用例
小規模チーム編成
3人以上で直交するスキル・視点を持たせる
例：技術担当・運用担当・ユーザー視点担当
並列的試行
仮説ごとに各人が検証
結果の統合
定期レビューで試行結果を全員で共有
改善策の合成
方向性が異なる成果を組み合わせて最適解を導く
💡 ポイントまとめ
高能力個人は精度は高いが方向が限定される
多方向の低能力チームは探索幅が広く、盲点を減らせる
多様性 × 共有 × 並列試行で、より深い問題解決が可能
希望であれば、この図解を**Excel/Googleスプレッドシート上で可視化（棒グラフやベクトル図）**して、社内プレゼン資料として使える形に整えることも可能です。
作りますか？
実際には、能力が直交する３人を集めることは難しく、日々、自分と直交する能力を持った人を意識している必要があります。自分のできないことができる人を意識するために大切なことはなんですか。
ChatGPT:
なるほどです。「自分と直交する能力を持つ人を意識する」ことは、単に多様性の重要性を理解するだけでなく、日常的に自分の盲点を補完する関係性を作ることがポイントです。以下に整理します。
- 自分の限界を認識する
自己分析
自分の強み・弱み、得意・不得意分野を正確に把握
「自分の得意領域では誰より強いが、不得意領域では他者に依存する」という前提を明確にする
現実認識
「できないこと」を否定せず、学習課題や協力の対象として受け入れる- 多様なスキルや視点を意識して観察する
観察の習慣
会議やプロジェクトで「自分はどう対応したか」と同時に「他人はどのように対応したか」を観察
特に自分が苦手な領域での行動に注目
質問する習慣
「この状況ではどう考えるのか」「どう対応するのか」を意識的に質問
理解を深め、自分との能力差を具体化する- 信頼関係の構築
心理的安全性の確保
自分の弱みを見せても否定されない関係性を作る
協力・助け合いの文化
他者の得意分野を認め、協力を依頼できる態度を持つ
成果より学習を重視
「自分のできないことができる人を意識する＝学ぶ機会」と捉える- 能力を「直交軸」として整理する
スキルマッピング
自分と同僚のスキルを表やマトリクスに整理
縦軸：自分の得意度、横軸：他者の得意度
「自分が苦手だけど他人が得意」な分野を明確化
意識的ペアリング
プロジェクトやタスクで、直交能力を持つ人と意識的にペアリング- 日常的なアプローチ
観察日記
他者の行動や発言で、自分が知らなかった解決方法をメモ
学習の優先順位
自分のできないことを補うスキルを意識して学習・模倣
小さな協力依頼
日常タスクで「ここは任せる」「ここを教えてもらう」を積み重ねる
振り返りの習慣
「今日、自分の盲点を補ってくれた人は誰か」を振り返る
🔹 まとめ
自分の弱点を正確に認識することが第一歩
他者の能力を観察・理解することで、自分との直交能力を意識
信頼関係と学習意欲を軸に、日常的に協力・学習サイクルを回す
最終的に、チームとしての探索空間が広がり、個人では到達できない深い問題解決が可能になる
希望であれば、この考え方を**「能力マトリクス＋日常アクション表」として図解化**し、視覚的に自分と直交能力の関係を管理できる形にまとめることもできます。
作りますか？
はい。お願いします。
参照
ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8
本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e
設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4
みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e
AI・機械学習 昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756
DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce8a28d6072f340a9d59
AI時代の相棒は、キミに決めた！ 推しのAIエージェントをシェアしよう！企画参加まとめへの序章
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ChatGPTの使い方の利点と課題 by ChatGPT
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ChatGPTの賢い使い方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3a7e4583553543eeeeb3
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ChatGPTで裸の王様
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C言語を習得する３つの方法
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