日曜日は、直近に行われる3つの研修資料の納品準備でした。
「見積もり技法」「レビュー技法」「図解手法」と、どれも何度も実施している内容です。
特に大きな見直しは必要ないものの、生成AI部分の更新は欠かせません。
昨年も同様の見直しをしていましたが、その資料と比較すると、生成AIのできることがこんなにも広く・深くなるのか感心しました。
「見積もり技法」に関しては、昨年の段階では生成AIの活用はほとんど盛り込めませんでした。
しかし、今年になってからは大きく状況が変わっています。
例えば、プロジェクトリスクの定量的評価が可能になり、これが予備費の計算の基礎になります。
また、作業の工数見積もりに関しても、個人のスキルマップ要素を入れ込むと概算値が出てくるため、算出資料として役立ちます。
さらに、システム構成図からFP法での見積もりを依頼すると、FP数との生産性変動の根拠を含めた見積もりを提示してくれます。
これらは、社内に見積り根拠の情報が蓄積されればされるほど精度が上がっていきます。
「レビュー技法」は、昨年からすでに生成AIをかなり取り入れていました。
「リスクの棚卸し」「チェックリストの整備」「ドキュメントレビュー」「コードの効率性チェック」などですが、さらに進んでいます。
プロジェクトの状況や計画書、その付帯資料を与えることで、昨年よりも精度の高いレビュー項目が洗い出されるようになりました。
加えて、参加者の立場を設定することで、仮想的なレビューミーティングも可能になっています。
この対話の中で、立場による視点の違いが明確になり、「この立場であればここをチェックする」といったポイントが見えてきます。
また、推論モデルでドキュメントレビューを行うと、その推論プロセス自体が自分のチェック視点として参考になることも分かってきました。
「図解手法」に関しては、昨年と比べて最も進化を感じます。
元々はプレゼン資料作成のための研修ですが、資料作成AIの充実により大きく変わりました。
PowerPoint for CopilotやGamma、GenSpark、Feloなどは、構成をキチンと練り込めば質の高いプレゼンテーションを作成できます。
また、NapkinAIのような図解ツールの精度も向上し、SVG形式出力でパワーポイントに取り込めるため、実用性が上がっています。
各研修においても生成AIの活用方法が大きく進化していることを実感しています。
AIとの協働で人の役割を考えた時には、「何をすべきかの企画」「最終的なチェック」がますます大切になっていると感じます。
