SUNABACO DX人材育成講座 第6回「アプリケーションの作成」
アプリケーションとは、「データをどうやって入力し、どうやって取り出すか」である
前回の質問と回答
毎度お馴染み質問コーナー
ここでコミュニケーションキャッチボールすることで、参加意識が上がる。ラーニングピラミッドから、「自分ごととして対応する」に到達します。
まずは、前回の質問から開始
棚卸しの範囲内で「渡す情報を選択し、汎化・抽象化・マスキングをおこなってからAIへ送るという作業をする」
これは医療情報も同じような状況。情報として必要な形に加工して仕舞えば、個人情報として使っていくことができる
今後も医療系のアプリを考えていく上で、ここはある程度の知識が必要になっていくだろう。
業務のDXは組織全体、もしくはその業務を行うチーム全体の「可処分時間を増やす」ことを目的に進めていく必要がある。
心理学や、統計学を用いて、横断的なチームづくりが重要。
部署横断的に、棚卸しし、タスクキルを行う！
立ち位置によって答える内容が違いますよね。
放射線診断医からみた疾患と、循環器内科医の立場、救急医の立場では同じ症例でも発言や考え方が違ったりします。
あらかじめ答えてほしいロールを準備とアウトプットをセッティングすることで、より自分に特化した答えがもらえます。
僕がプログラミングする時は、
ロール：「あなたは優秀なプログラミングのコーチです」
アウトプット：「プログラミング初心者に教えるように」「変更前後をわかりやすく」
などを入れて、会話することにしています。
どんな分野でもエビデンスをまとめることが大事。
EBPMの一つのゴールは基準値を見える化して、引き継いでいくこと。熟練者のノウハウが世代が変わった途端に、０になってしまい、やり直しになってしまう。
そうならないように再現可能な線引きを作る。
一子相伝は伝承が途切れる。
ケンシロウが弟子取る前に、死んだら北斗神拳はここで途絶えてしまう。
EBPMとして誰でも再現可能に見える化すべき
忙しい人に、改善を持ち掛けてもすぐに対応してもらえない。
「人はナラティブの動物である」
人は同じ事象でも、ストーリーの立て方によって受ける印象が違う
このSUNABACO動画が勉強になる！
この動画は、僕も勉強になった！2回くらい見ました！
「初めて病院に来た患者さんを新患問診コーナーに誘導して、AI問診で外来のDXをする企画」
の業務の棚卸しのため、実際に初めて病院に来た患者さんになりきってロールプレイをしてみました。
「うわっ
初めましてでこの病院来たら、なんの案内も無しでは、どこ行けばいいかすらわからないわ・・・」
→とりあえず近くの人に声をかける→事務員の手が止まる（作業効率が下がる）
というのを実感。
患者の立ち位置だけでなく、他の院内別業種同じようにナラティブを実体験した上で、DXを進めるべきと実感（感想文）
DX人材育成講座を受けながら、現地実践ができるのは、非常に貴重な体験！
データ収集だけで因果関係にエビデンスを持たせられるのか？
との質問
「因子の可能性があるもの」に何があるかを見つけるのは「人の知見」です（AIで代替することはできない）
「因子の可能性があるもの」が本当に因果なのかは、統計で確認する。5％以下などの線引きをしっかりして証明していく
データとデータの関係性は？というのは統計学で解析することができる。
しかし、「因子の可能性があるもの」がわからないときは？
あの職人が作ると、良いものができる「どこが良いかわからない」
職人がえていそうな情報を大量にAIに会えていく→ディープラーニングをする
将棋や囲碁のAIはこれ（ディープラーニング）。
なんでこの一手が適切かわわからないが、良い手だったりする。
参考文書を読んでおこう！
このディープラーニングをすることで、人間を上回ることもできる！さらに、この知見をデータとして伝承することができる。
ディープラーニングをすることで、「人間の勘」みたいなものの因果関係を見つけることも可能になる！
しっかりと棚卸しすることで、
「自動化」することができる。これはAIやアプリだけではなく人手を使った自動化も考えていきましょう！
システムの考え方はAIでは代替できない。
→それがは現場が一番欲しいものを考える！
ただし、システム屋の考え方を知る必要がある。
人の考え、伝承、知見、勘、諸々をデータ化して見える化する。
その結果蓄積されたデータから、統計を用いて因果を証明することができれば、
知識を「伝承」することができる！
統計とAIの力で、伝承を容易にすることができるかもしれない！
本日のテーマ「アプリケーションに必要なシステムの考え方」が始まります！
アプリケーションの作成に必要な考え方
全てのアプリは全て
データベースに対して、
データをどうやって入れて、どうやって出すか
でできている
X（Twitter）も突き詰めていけばExcelのシートと同じ
これの入力画面、出力画面を変えているだけでしかない。
入れ方が簡単である。
自動化できる部分は自動化する（入力時間や、投稿者などは、国際時間やログイン情報でわかるでしょ！）
アプリで大事なことは、これだけ
入力に手間がかかる、見え方が悪いでは、アプリは使ってもらえない。
最終的に集められる情報に価値があるのであれば、
誰もが入れやす、見ることに価値があるアプリで準備しなければならない！
データベースはサーバーに格納する「常時動いているデータを格納すつる箱」
サーバーには住所がついていて、それを参照して、そこにデータを出し入れする。
サーバーについて
サーバーはこのデータを預ける場所（サーバーを借りる）
世界のどこかに、データベースを準備する（サーバー上）
そのデータベースに
みんな（不特定、特定多数）が
データを入れる
データを出す（見る）
これが、全てのアプリ・システムで行われていることである！
データベースで管理んすべき項目は
AIで考えることができません
現場で働く「あなた」の必要な情報は「あなた」が決めます
学びはここまで！それでは実践！
衝撃！Glideを使って簡単にアプリ作成！
Glide初めて触りましたが、衝撃的！
AIが入っているので、要件を伝えるだけで、形をあっという間に作ってくれる。
しかし、先ほどのように、どれくらい何を必要なのかは、自分で考える必要がある。
Glideを使う前に、どのようんデータベースの入出力したいかを考えよう
農業の作業日報のアプリを作ってみます
具体的な要件のデータベースを、Excelで試しに作ってみる
NotionのDBみたいですね！
これを目標のデータベースとして、アプリを考えよう
ここだけは人間の力が大事！
どの項目がセレクトに、どの項目が自動に、如何に入力者の負担が減ることが大事。
日本語でこの内容を日本語にしよう
音声入力がおすすめ。
入力例「農業の作業日報のアプリを作成したいです。で、作業日報のアプリとはどういったものかと言うと、誰が何時から何時までどんな作業分類の作業を何の作物に関して行ったかを入力できると言うものです。で、ログインしておくことで作業者は自動で入れることができてで、後は分類の作業ですかって言う分類を選択肢で、そして作物に関しても選択肢でで時間に関しても、まぁ入力しやすいような形で、何時から何時までっての入力できて、それが一覧で確認できるって言うアプリを作りたいです。」
ドン！
なんかもうできたわ・・・
具体的にここからやりやすいように変えていきましょう。
Workflowが思った結果にならなかったので、Dataから全部やり直し。
田Data、📖Layout、⚡️actions
から、データを作り直す
欲しいデータをExcelの中に入れるように設定する
左側の名前は、Excelのシートだと思ってやります。
みやすいLayoutで作る必要がある
入力画面を省力化するために、決まってることは選択式に（作業分類・作物）、オートで入れられるものはオートで（終了時間など）
これを入力すると、先ほど準備して空っぽだったデータベースに記録される！
すごい・・・
これをみれるようにアプリにもなってるという・・・
今回の講義のまとめ
全てのアプリは全て
データベースに対して、
データをどうやって入れて、どうやって出すか
でできている
今回はこれにつきます。
学びよりもGlideの衝撃的な使いやすさに驚く会でした。
GlideをAI人材育成講座にしようするのは初めてとのこと。
日々進化するツールがあるが、それに合わせるのではなく
システムの根本を理解することで、新しいツールが出てきても迅速に使いこなせるようになる！（by カンパネルラ）
データの出し入れができるようになれば、今後、「伝承」のための統計解析ができるようになる。
まずはデータ収集のツールを身につけました。
このアプリも第3回で学んだデザイン思考を用いることで、より情報収集がしやすくなるようにしていくべきかな。
データベースの考え方は、Notionに似てたり、FlutterFlowも似たような挙動をしているなと。
これは、データの理解という意味で、今までやってきたことが、めちゃくちゃ役に立っている瞬間だ！
なんでもいいから一生懸命やることに価値がある！