Day1

12:00~ 誰でもやすく簡単にできる生成AIの業務活用〜生成AIで自立型社内研修を始めてみた〜（時空テクノロジーズ・橋本氏）

アンケート（サーベイ）に5分使ってる、どれぐらいできるか？みたいな話
対話モードのデモとか、サーベイで挙手率が低いものをやってるので10分掛けてる
ブラウザは何使ってるんだろう？気になる

GPTsを使う

GPT builderを使うと調整できる
OpenAIが配布している機能を使うだけで良い
→地獄のAIもこれ使ってそう

https://chatgpt.com/gpts/editor
https://zenn.dev/umi_mori/books/chatbot-chatgpt/viewer/chatgpt_gpt_builder

デモのおかげでわかりやすかった
まずはChatGPTを有料で使えるようにして、GPTsを作るところから
そして、作ったGPTsをどうやって組み込むか？が次の課題か。
研修を考えた場合、AIを入れたことによってどのように変わったか？を訴求していきたいところ

14:00~ 「デジタル田園都市国家構想総合戦略」で掲げるデジタル人材育成の最新状況（内閣官房・岸田氏）

略して「デジ田」
石破内閣になって所属名が変わったよ！←大変やなぁ…
なんというか、記者会見慣れしてるな感

「デジタル田園都市国家構想」とは

2014/ まち・ひと・しごと創生法〜担当大臣設置
2019/ ビジョン・総合戦略を決定
2021/ デジタル田園都市国家構想を検討
2023/ デジタル田園都市国家構想を開始

デジタル田園都市国家構想実現のための支援メニュー

地方に仕事を作る
人の流れを作る
育児を支援する
地域の魅力を引き出す

これを一つずつ実現していくために、以下を実施する必要がある

デジタル基盤の整備
デジタル人材育成
取り残されないための取り組み

これを支援するための「デジタル田園都市国家構想交付金」がある

デジタル実装
- Type1: 他の自治体の取り組みを導入する取り組み（主に満足度がKPIとして挙げられる）
  - 書かない窓口
  - オンライン申請
  - 住民向けポータル
  - 個別最適化学習
  - オンライン学習環境整備（GIGAスクール）
  - 文化・スポーツ（デジタル図書館・デジタルミュージアム）
  - 医療福祉の認定審査業務
  - 健康管理アプリ
  - 保育所など業務系
  - 母子健康手帳
  - 交通のオンデマンド化・キャッシュレス（タクシーGoみたいなアプリ）
  - スマート農業
  - 鳥獣害対策
  - 防災向け地理情報（GIS）
  - 地域通貨・ポイントアプリ
  - 観光
  - 防犯
  - モビリティ事例
    - 動く市役所
    - 移動販売車
    - 診療カー
- Type2: データ連携基盤を活用した、複数のサービスの実装
- Type3: マイナンバーの用途開拓、AIの高度活用
- TypeS: 先行挑戦型。デジタル基盤の横展開をするモデル構築
拠点整備
推進
インフラ

道の駅や廃校を再利用
育成拠点支援・TUMO GUNMAの例
ロボット開発支援

実態として、東京に本社を置く企業（大手）が入札して地方への事業を推進しているのでは？
サービス推進が進まない要因はなんなのだろう？

デジタル人材関係

IT技術者は東京に集中している
→それはそう。地方にエンジニアの仕事がないor東京から呼んでる
育成事業は地域でもやってる。が、結果的に東京に移動している
教育した後にどうするか？が課題のよう。

企業版ふるさと納税

10万〜1000万円で寄付すると最大900万の法人関係税を軽減
寄付した企業への見返りは禁止、というがそんなことにならんやろ（100万ドブに捨てるだけなので）

地方創生0年の取り組みと今後の推進方向

ここはなかったかな。時間の都合で省略っぽい

web3の社会実装に向けた「NTT Digital」の取り組みと展望（ブロックチェーン）

scramberry walletという個人向けにも対応しているサービスがある

所感

終始ネットにつながらない、というイライラと戦っていた気がする
場所大事だね。幕張Wifiもダメだし、テレワークWifiも繋がりすぎて安定しない
回線強度も怪しいので尚更か。

ブロックチェーン

あんまり聞いてない。scramberry walletがもたらす世界を享受するには？の話がメインだったため

Day2

10:00~ 社員の生成AI活用をあたりまえにする施策（DMM AI）

途中から参加（10分）
AIの使われ方（実務）をたとえば人事で見ると応募AIと採用AIがあり、イタチごっこが始まっている
↑AIがなくてもイタチごっこはやってる

ハードウェアとAI

スマホやPCに組み込まれた汎用AIをスーパーアプリと見立てる方法
問い合わせをAIにやってもらうとか（確かに問い合わせ作業は面倒くさい）

本題：社員の生成AI活用をあたりまえにする施策

AI・DXを推進できる組織戦略
- RAGを作る
リーダー人材育成
- 前提としてタレマネができていること。
  - スーパープレイヤーのペルソナを立てて採用戦略が取れる
- ChatGPTでタレマネを作らせる（アンケートとか）
AIでできることを正しく理解する

人手不足と人材不足

ジョブ型雇用からスキルベース型雇用にシフトしている（オープンポジション採用）
採用面接でAIの使い方をデモさせれば良いのでは？
AIsmileyの生成AIカオスマップを見ても細かい内容がよくわからないのが実情

Eラーニングを見ても効果がない

業務に対して実践的ではない
- パッケージ研修もダメ
学習コンテンツがあってない
- セレクト研修＝カスタマイズ研修
  - 研修の数（コース）を多く用意しておいて、細かいパッケージを作ってもらう
フィードバックが欲しい
- フォローアップ

現場が学べる学習方法が必要になる

所感

補助金は審査がある
助成金は内容が正しければ通る

今日のポイントはここかな。

LION

ハイブリッド人材の考え方

ビジネス
- デザイン
- エンジニア
- データサイエンス

サイバーセキュリティは考えないらしい
インシデントで誰が責任を取るのか、とか社内犯のリスクは大丈夫なんだろうか？

ジョブ型を採用する

もうジョブ型が限界（新人の方がハイスキルなのに、既存社員の方が給与が高い）が、ジョブ型で運用している

グロービス

スキルマップと文化

執行役員が外部有識者と意見交換をするのだが、役員自身も社員に課す試験をやろうという取り組み姿勢をみせる

レベル１：ITパスポート・DXリテラシー認定試験
レベル２：デジタル活用。主戦力
レベル３：開発者相当。自主的にやり始めるので問題なし

対談

勉強時間は残業か？業務外か？
- 残業にした。（推測だが、受講率・合格率はこちらの方が上がりそう）
役員にも学ばせる仕組み（これはキツい！）
- 有識者と意見交換するために、戦略議論のために知っておいて欲しい
試験をとってスキルは身につくのか？
- 試験を通じて学習を深めたい、という声が出てきた

全体所感

Day3までは参加できなかった、先に体力が尽きた

帰りのルートが色々なケースが使えることに目が向いてしまう。
遠方からの参加だったので、電車以外にも高速バスを経由したりなど普段使わない選択肢があるというのが一つの楽しみになっていたかもしれない。
展示ブース自体はほぼいつもの面々なので最新情報をちょっと聞くのと、前回お話しできなかった（＝メルマガなどで名前を覚えていなかった）企業との接点を持つという目標は達成できたので「１日では回りきれない（セミナーセッションを優先していても）」が徐々に解消していっていると感じる反面、新規開拓が甘いと考える事もできるので、次回開催に備えてそもそも参加するかどうかも見直しておくべきだろうか。

読み返すと、聞きたいセミナーととりあえず登録したセミナーの差がすごい。
まず前提としてブース訪問は私の場合は目的にも成果にもならないので、カンファレンス（最新情報）を効率よく集めていくという目的なのだが「その中でも聞きたいかどうか」が出てしまっている。
「聞きたい内容を聞く」というのは悪くないが「あまり気にしてなかったけど、とりあえず登録・参加したセッションで思わぬ拾い物をする」というのも目的のうちにあるので、これがあまり効果がないとなると、次回参加を躊躇してしまう。

見方を変えると「大会場のカンファレンスで自社サービスの宣伝を兼ねた課題提起・解決提案型セミナー」で得られる情報を普段からキャッチアップできているので、アンテナをしっかりはれているという事で自信を持つ事ができそうだ。