1. 今回やったこと（振り返り記事の“自動生成”）
今年は通常の振り返りではなく、
ChatGPTとの対話ログ＝AIエージェントに残された1年分のメモリを入力として、振り返り記事を自動生成させるという手法を試しました。
「人が振り返りを書く」のではなく
“AIが過去の文脈を再構成し、1年を物語としてまとめる”――
このプロセスそのものを、ひとつの実験として位置づけています。
2. 自動生成された振り返りの要約（AIのアウトプット）
AIがメモリをもとに再構成した内容は、
「出来事を箇条書きに並べる」のではなく、1年の流れを1本のストーリーとして捉えていたのが印象的でした。
整理結果は次のようなものでした。
・最重要テーマは 経営執行チームのビルディングと関係性の質の再設計
→ 相互理解・プレモーテム・情報非対称の解消を通じて、
“意思決定の土台づくり”を優先した一年だった
・技術面では 生成AI×開発生産性20倍チャレンジ が挑戦軸として機能
→ プロセス・役割・文化を含む変革として整理
・同時に CS基盤／SEO領域の技術的負債返済が前進
→ 速度ではなく「未来の選択肢を取り戻す取り組み」と位置付け
・組織面では アウトプットからアウトカム志向への転換 が進展
→ EM体制強化・事業連携の深化を“意識変化の証拠”として抽出
・個人視点では
組織最適を優先し、人軸の役割に比重を置いた一年という自己認識が整理
総括としてAIは今年を
「技術・組織・経営・プロダクトが
それぞれ個別に動くのではなく、
ひとつの“システム”として接続され始めた年」
と定義していました。
読み手視点で見ると、
「一年を“点”ではなく“関係する構造”として捉える振り返り」になっている点が、学びとして大きいと感じました。
3. それを踏まえたCTOとしてのフィードバック（読者の気付きにつながる視点）
AIによる振り返りを試してみて、
「人がやる振り返り」と「AIがやる振り返り」はまったく別物だと感じました。
人間の振り返りは
・印象に残った出来事
・感情の強かった瞬間
に寄りやすい一方で、AIは
・繰り返し登場するテーマ
・因果関係としてつながる出来事
・構造として一貫している流れ
を抽出します。
ここから得た学びは次の3つです。
- 人は「出来事」を振り返るが、AIは「文脈」を振り返る
- 自分の無意識の意思決定パターンが可視化される
- “点の振り返り”より“線の振り返り”の方が、次の行動につながる
そして実際にやってみて感じた最も大きな価値は、
「AIが整理する → 人がレビューする → 再編集する」
この 二段階振り返りプロセス にありました。
「やってみたい人向け」ミニ手順
もし同じことを試すなら、次の流れがおすすめです。
- AIに「1年分の会話ログ／議事録／メモ」を渡す
- 「一年の振り返り記事を自動生成して」と依頼する
- 出力を読みながら「自分の認識とのズレ」を書き出す
- その差分こそが 最大の学習ポイント
このプロセスは
個人の振り返りだけでなく、チームや組織の学習手法としても応用可能だと感じました。
来年は、同じ手法を継続し
・AIの振り返り
・人間の振り返り
・両者の差分
を時系列で観測する実験として進めていく予定です。