生成AIワークショップを開催しました！

本日、hintゼミ内で生成AIワークショップを開催しました。
今回のワークショップで工夫した点を３点ほど言語化してみると、以下の３つかなあと思いました。

１．AIの使い方
⇒ストーリーを通して学ぶ

多くの生成AIのテキストは、個別の要素技術の解説が多いと思います。イラスト生成、文書生成など。料理でいえば、肉の炒め方、野菜の切り方、など。でもユーザーが知りたいのは、カレーの作り方のようなレシピなのだと思います。
生成AIなどの学習でも同じで、ストーリーを通して学ぶこと、自分のやりたいことを実現するために必要な技術を学ぶこと、が重要だし、納得感がある、そうでないと、無味乾燥な技術の羅列では、学習意欲が向上しないし、身に付かないのだと思います。

２．AIとの向き合い方。
⇒AIと人の対話により、人としての創造性を発揮する

AIというと、人間の作業を代替するものというイメージも強いので、AI vs 人間のような、AIへの脅威や反発みたいな意見も多いと思います。
でも実態は、AI with 人間、というか、人間 with AI なのだと思います。AIを受け入れるか、拒否するかという視点で考えるのではなく、所詮、AIはツールの一つなので、人間が人間らしく、より創造性を発揮するには、AIとどう向き合い、AIをどのように活用するか、が大事なのだと思います。

３．修正力
⇒最初からうまくはいかない。大事なのは修正力

多くのテキストや講義では、「このようにすると、こうなります」という正解のメソッドが解説されていることが多いです。ですが、実際に自分でやってみると、テキストや講義で習ったとおりにうまくはいかない。そこで挫折したり、自分には無理だと思ってしまうことが多いのだと思います。
なので、私の講義では、自分自身が、最初からうまくはいかずに、試行錯誤した過程そのものをご紹介するのが、活きた教材になるし、親近感があると思って、あえて失敗パターンから修正していくスタイルの講義にしています。（特に中級編は）

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上記の３点を意識しながら、自分なりの正解のメソッドを確立することが大事だと思います。そして、その正解メソッドの再現性を高めること。
また、再現性を高めて、勝ちパターンを築いたら、どこかのタイミングで。これでいいのかと疑問が生じたり、成長が頭打ちになっているような不安感などを感じると思うので、そこでぶれずにスタイルを貫くのか、あらためて試行錯誤してメソッドをアップデートするのか、道の分かれ目だと思います。（おそらく、どちらが正しいのかというのはなく、考えること、意思を持って判断することが重要だと思います。）

言語化してみてあらためて思いましたが、これは生成AIだけでなく、様々な学びについて言えることかなと思います。マネジメント、ファイナンス、マーケティング、イノベーション、デザイン、人事労務、DXなど、どの分野も、多くのテキストや講義では正解パターンを凝縮したものを効率的に教えています。もちろん、学びのタイパ的には、それが重要なのだと思いますが、上記のような不定形な、不確実性の中で、試行錯誤をしながら、意思を持って自分のスタイルを確立していくことが、様々な分野の学びに重要な要素だと思います。

生成AIという、ある意味、つかみどころのない技術を講義にしてみて、あらためて学ぶということについて、考えてみました。長文の駄文、お目汚しで失礼しました！

HRDX & Co. 代表
ノノミヤ　チヒロ