生成AIで読み解く私の2024年総括
2024年は生成AIを中心にさまざまな挑戦と試行錯誤を繰り返した一年でした。活動の振り返りや課題の整理にはChatGPTを活用し、自分自身の活動ログやタスクを再評価することで、明確な成果や改善点を見出すことができました。この総括では、生成AIを活用した振り返りを軸に、一年間の活動を分析します。
2024年の軌跡
1月: 生成AIの理解を深めるため、書籍やSNS、リアルイベントでのインプットに集中。
noteへの生成AIを使った毎日の投稿を開始。(→これについては後日詳しく書きますので今回は触れません)2月: 初回の生成AI勉強会を開催。
ベトナム出張にて現地開発チームとのチームビルディングを実施。3月: 社外向け生成AIプロジェクトを推進していくための生成AIチームを発足。
5月: チームを変更し、生成AIに関する社内外の生成AI関連の全てを統括するチームとして本格始動。
6月: 自身初のウェビナーを開催し、外部向け発信を開始。以後、毎月何かしらに登壇。
6月～10月: ゴールの方向性が不明確な中、多岐にわたるタスク（リスキリング、社内導入、組織変革など）を同時進行。そして迷走。
9月～11月: タスクを任せられる体制の構築を徐々に進める。
12月: 経営層の意思決定を経て、生成AI駆動開発（営業含む）に注力し始める。
この活動ログをChatGPTに分析させることで、特に注目すべきポイントや見落としていた課題を再確認することができました。
成功と課題の分析
そんな分析の中で出てきた成功と課題の要素はこのような感じでした。
成功した要素
経営層による意思決定が、チームの方向性を明確にし、進展に繋がった。
初ウェビナーの開催が、生成AIの活用可能性を外部に発信するきっかけとなった。
課題となったポイント
多岐にわたるタスクの同時進行によるリソースの分散と、それによる時間と労力の浪費。
RICEフレームワークによる優先順位付けの限界。
振り返りのプロセス
今回、ChatGPTを使って以下のプロセスを実施しました。
活動ログの整理：月ごとの活動を入力し、客観的な要点抽出を実施。
課題の発見：「迷走期間に共通する課題は何か？」といった質問で新しい視点を得る。
文章化の効率化：振り返り記事のドラフト作成や要点整理に活用。
今後の展望
この一年の経験から、以下の教訓を次年度に活かしていきます！
システムの開発プロセスの迅速化を組織全体で実現する仕組みの構築。
外部発信の継続と生成AI活用事例の共有による業界認知度向上。
まとめ
2024年の振り返りを通じて、生成AIの活用が組織の成長と変革に大きな可能性を持つことが確認できました。来年は、この経験を活かしてより戦略的な取り組みを展開していきたいと考えています。