「会話の質を点数化して向上させる意識」
ミーティングの中で、会話や議論そのものを点数付けし、質を向上させる取り組みは素晴らしいものだと感じます。ただし、Positiveな言動を心掛ける努力が必要な一方で、Negativeに考えると「発言しにくくなる」といった意見が出にくくなる可能性もあります。本末転倒を避けるためには、意見を尊重し合いながら活発な議論を引き出す環境作りが大切だと感じます。(個人の勝手なアイデアです）
質の向上を目指すことと、自由に発言できる雰囲気を両立させるにはどうすれば良いのか、日々悩みますね。
「会話の問題点をスコアリングする仕組みを考える」
例えば、LLM（大規模言語モデル）を活用して、会話の問題点をスコアリングする方法を導入するのも一つの手段かもしれません。（このようなシステムは既に存在している可能性もありますが、発想を整理してみます）
以下のようなプロセスを取り入れることが考えられます。
会話データの収集
ミーティングやディスカッション内容を記録し、分析に必要なデータを確保します。分析ポイントの設定
・発言の頻度
・ポジティブ/ネガティブな内容の割合
・論点の一貫性や深さLLMによるスコアリング
設定したポイントをもとに、LLMでデータを解析し、問題点や改善の余地をスコア化。フィードバックの提供
結果を参加者に共有し、次回に向けた改善点を議論する。
このような仕組みを活用すれば、ただの主観ではなく客観的な視点で会話の質を向上させることができそうです。
会話の改善に向けた取り組み、皆さんならどう取り入れますか？
-- 補足 --
1. 会話の問題点を検出する
モデルが会話を分析し、問題点をスコア化します。
例:
一貫性: 会話の流れが論理的かどうか
明確さ: 意図がはっきりしているか
関連性: 前後の内容が関連しているか
丁寧さ: 相手への配慮があるか
語彙や文法: 適切かつ正確かどうか
2. スコア付け
問題点ごとに0～100のスコアを付け、全体の評価を可視化します。
例:
makefile
3. 改善点の提示
各スコアに基づいて、具体的な改善提案を行います。
例:
一貫性: 会話の目的を冒頭で明示しましょう。
明確さ: 相手が理解しやすい具体例を追加してください。
丁寧さ: 質問に対して相手を思いやる表現を加えましょう。
4. 修正版の生成
提示した改善点を基に、修正版の会話をモデルが生成します。
5. 結果のフィードバック
修正した会話を再スコアリングし、改善の効果を確認します。