モダン右腕力 ～ AI 時代に求められるマインドとスキル

モダン右腕力 ～ AI 時代に求められるマインドとスキル 2023年7月22日 永和システムマネジメント 岡島 幸男 1

福井県CDO補佐官 永和システムマネジメント 取締役CTO／ Agile Studio ディレクター 岡島 幸男 岡島 幸男 福井大学 非常勤講師（ソフトウェア工学） 2

福井本社 ● 金融、医療、組込み(自動車) ● Web/Cloud、アジャイル開発 ● 社員 220名エンジニア集団 WeWork 3

Agile Studioはアジャイル開発拠点／ブランド 4

本日お伝えしたいこと 1. アジリティが必要とされる時代の技術者（エンジニアやコンサルタント）に 必要なマインドとスキル（＝モダン右腕力） 2. モダン右腕力の意義 ○ 他者に自分の右腕を差し出す ○ AIを右腕として自在に使いこなす 3. モダン右腕力の磨き方 ○ 副業、AI活用の事例 5

モダン右腕力が求められる背景 6

AIはじめ技術進化のインパクトはとてつもない https://arxiv.org/pdf/2303.18223.pdf 7

• https://arxiv.org/pdf/2303.18223.pdf

働き方やその価値観も多様化 ● リモート勤務 ● 副業・兼業 ● ワーケーション ● アジャイル 8

アジリティが求められる状況をたのしむ ● ラリーカー ● 機敏なドライビングが必要 ● クラッシュの不安 ● タフ、でも、たのしい 自分で運転している自由さを実感 9

「たのしくしたたかに生きる」ための力 10

モダン右腕力のバックボーン skill AI マーケティ ング 自動化 ペアプログラミング Sprint バックログ OODA mind アジャイル 透明性 勇気 対話 ソース 原理 システム思 考 チーム リスペクト 11

ソース原理とシステム思考 ● 単純な因果関係だけで 物事を理解しない ● 重要なのは関係性 ● 物事をしなやかにした たかに進める力 12

「モダン」右腕力とは 13

レガシー右腕 ● 実行する ● ボスから選ばれる ● 忠実さ ボスを頂点とする階層的な関係性 14

モダン右腕 ● 伴走する ● 自分から差し出す＝自由 ● 誠実さ 誰とでもつながるネットワーク的関係性 15

自分の能力を右腕として活かしてもらう 16

私の場合 ● 自治体をアジャイルに ● 地元福井への貢献 ● 新しいことへのチャレンジ 17

自分のスキルと経験で貢献したい 18

私の問題意識と実現したいこと ● 職員に、根本的な変化の火種、遺伝子を組み込みたい ● 意識を「やるべきこと」から「やりたいこと」に ● 政策がひと段落した後にもカルチャーとして継続するように 19

ある日 福井県高浜町から DX支援の依頼。 20

21

さっそく現場に。 22

高浜町のDXにおける課題 ● 自治体情報システムの標準化・ガバメントクラウド への移行もにらんだBPMNスキルの獲得 ● ノーコード内製化による業務効率化と、人手不足 の解消 本当の 狙い 働き方カルチャー変革 共感！ 右腕として 支援したい さらに魅力ある街づくり 23

実際の業務を改善することを目的とした BPMNワークショップ。部門横断でメンバーを選定。 24

「死亡届」を題材に、メンバーそれぞれに BPMNで業務を描いてもらう。 25

削れるムダはないか、メンバー主体で検討していただく。 26

リアルとオンラインを組み合わせての kintone実践演習。 27

ふりかえりやかんばんなどの見える化ツールを活用。 28

引き続き支援中 R5年度は定着と拡大を目指す。さらに生成 AIの活用などにもチャレンジしていきたい。 29

本業でも右腕に（タスクフォース型支援部門） 提供先 サービス 全社（各事業部・管理部） マーケ 支援 広報 支援 人材育成 支援 採用 支援 ノウハウ 運営 支援部門 30

モダン右腕 ● 伴走する ● 自分から差し出す ● 誠実さ 31

自分の仕事を効率化しないと人を支援できない ● 伴走する ● 自分から差し出す ● 誠実さ ● AIを効率的に働かせる ● 効果的な働き方 忙しい自分を AIにカバーして もらう 32

AIの能力を右腕として活かす 33

AIを効果的に使う 34

【実例：マーケティング】 Agile Studio見学者の関心を探れ！ 35

Agile Studio 見学とは ● 開発現場のZoom中継 ● 事例紹介 ● ディスカッション ● 1.5～2時間 ● リアル（＠福井市）見学も可能 https://www.agile-studio.jp/tour 36

• https://www.agile-studio.jp/tour

Agile Studioのマーケ責任者として ● 私は、Agile Studioのマーケティング責任者として、見学者（アジャイルに 関心のある層）が、どのようなことに課題感を持っているのかを知りたい。 これにより、Agile Studioのコンテンツをより良くすることができるからだ。 37

ディスカッションテーマとなる様々な質問を ● フルリモートでメンバーと活動していますが、メンバーが今やっていることとリーダーが「今やっていてほしいこ と」の差が出ています。緊急の保守対応等、急な作業も入り込んでくるからというのもあると思うのですが、どの ように状況を共有するとメンバー内でのコミュニケーション取れるか、話したいです。 ● 現場感として、従来のウォーターフォール型と大きく異った部分（メリット・デメリット） ● 開発中の予算・工数管理の方法 ● Readyな状態のPBIの記述粒度 ● 品質はどのように担保、定義しているのか ● スクラム開発における各ポジションの技量の高め方。 ● WFからアジャイルに移行した際の手順について教えていただきたい 38

一つ一つ分類する ● フルリモートでメンバーと活動していますが、メンバーが今やっていることとリーダーが「今やっていてほしいこ と」の差が出ています。緊急の保守対応等、急な作業も入り込んでくるからというのもあると思うのですが、どの ように状況を共有するとメンバー内でのコミュニケーション取れるか、話したいです。【人・組織・コミュニケーショ ン】 ● 現場感として、従来のウォーターフォール型と大きく異った部分（メリット・デメリット）【なぜアジャイル・得手不得 手】 ● 開発中の予算・工数管理の方法【予算・契約】 ● Readyな状態のPBIの記述粒度【アジャイル・Scrumの中身】 ● 品質はどのように担保、定義しているのか【品質】 ● スクラム開発における各ポジションの技量の高め方。【採用・育成・評価】 ● WFからアジャイルに移行した際の手順について教えていただきたい【アジャイルへの移行・定着・スケール】 39

人間がやるのは大変面倒 ● 分類問題 ○ ざっくりどのような内容が書いてあるか、分類（カテゴリ化）できればよ さそう ● 傾向がつかめる程度の精度（性能）であればよい ○ 人間の分類結果に比べて、75%程度正解でOK 40

データ ● Agile Studio見学者事前アンケート ○ 対象期間は2020年8月～2023年6月、回数にして120 ○ 事前に聞いた「Agile Studio見学時に質問したいことは何ですか？」 に対する、782件の回答 ○ フォーマットは自由（短いものもあれば、超長いものもある） 41

学習と予想 ● Scikit-LLMによるFew Shot ● 教師データはChatGPTに 作ってもらう ● GPT-4を利用 42

• https://github.com/iryna-kondr/scikit-llm

ChatGPTに教師データのベースを作ってもらう 各ラベル3つ 程度あれば OK 43

検証用データの準備 人間がラベ ル付けする 44

性能(32件での検証結果） パターン1 Accuracy: 0.62 Precision: 0.73 Recall: 0.62 F1-score: 0.65 パターン2 パターン3 Accuracy: 0.69 Precision: 0.70 Recall: 0.69 F1-score: 0.68 Accuracy: 0.72 Precision: 0.84 Recall: 0.72 F1-score: 0.73 45

ビジネスゴール達成のための改善ループ 1. 評価結果を分析 a. AIと自分の違いを眺めて考えをすり合わせる b. 自分が何をやりたい・知りたいのか再検討 2. データの修正 a. 分類（ラベル）の見直し b. Few Shotとして与える件数の見直し（※ 何を訓練データ≒Few Shotとするかはランダムにする） 3. 評価 4. 1．に戻る 46

考えのすり合わせ 47

性能(71件での検証結果） パターン1 Accuracy: 0.77 Precision: 0.81 Recall: 0.77 F1-score: 0.78 パターン2 Accuracy: 0.80 Precision: 0.83 Recall: 0.80 F1-score: 0.79 パターン3 Accuracy: 0.83 Precision: 0.86 Recall: 0.83 F1-score: 0.84 48

結果 ● ビジネスゴール（75%の正確性）は達成できた ○ LLMとの継続的な対話（すりあわせ）重要 ○ 継続的なラベルの見直しは、性能に寄与するだけでなく、人間に新し い気づきも与えてくれる ● わかったこと ○ 処理時間結構かかる（782件 GPT-4で40分程度かかった） ○ それでも人間がやることに比べたら圧倒的効率性（データはどんどん 増え続けるので、なおさら） 49

ちなみに：Agile Studio見学者の関心ごと 50

【実例：文書生成】 新入社員向け講義資料を作れ！ 51

永和システムの取締役としてやりたいこと ● 私は、新入社員に、今の時代に必要な Way of Working や技術に対す る取り組み方について伝えたい。激動の中でも成長し自己実現してほしい からだ。 52

例：こんな感じのスライドを自動生成さ せた AI時代のソフトウェア開発者に 必要なマインドセット 53

例：こんな感じのスライドを自動生成さ せた マインドセットの重要性 ● AI技術の急速な進化に対応するためには、柔軟なマインドセットが必要 ● 新しい技術やアルゴリズムに対してオープンな姿勢を持つ ● 常に学び続け、自己啓発を意識する 54

例：こんな感じのスライドを自動生成さ せた データ志向のマインドセット ● AI開発においては、データが重要な要素となる ● データの収集・分析・活用に関する知識を持つ ● データに基づいた意思決定を行う能力を養う 55

例：こんな感じのスライドを自動生成さ せた チームプレイのマインドセット ● AI開発は複数人でのチームプレイが必要 ● コミュニケーション能力を高め、円滑なチームワークを築く ● 他のメンバーとの協力や意見交換を積極的に行う 56

結果 ● 講義の途中でネタ晴らし ○ 誰もAIが生成したものだとは気が付かなかった ○ 本当に伝えたいことは、ネタ晴らしの後で伝えました ● ゼロから講義内容を企画し資料を作成するのに比べたら ○ 圧倒的な効率性（タイムパフォーマンス） ○ 伝えたいことも伝えられたので、効果もあった 57

【実例：チャットボット】 私の代わりに問い合わせに対応して！ 58

永和システムのAI推進担当としてやりたいこと ● 私は、社員にChatGPTやOpenAIなどの技術を広く活用してほしい。その ために必要な補助は会社から行いたい。 ○ チャットボット作って、事務的な対応を任せてみた 59

結果 ● 良い感じで代わりに回答してくれている ○ 質問と回答のパターンはメンテナンスする必要あり ● 全部私が対応するのに比べたら ○ 効率は相当向上 ○ （とはいえ、大切なことは人間が対応してますが） 60

本日のまとめ 61

モダン右腕力 ＝たのしくしたたかに生きるためのマイ ンドとスキルであり、WayOfWorking 62

モダン右腕力を磨く5つのステップ 63

モダン右腕力を磨く5つのステップ 営業 モチベーショ ン マーケティン グ 技術者なら 当然 アウトカムへ の意識 64

モダン右腕力を磨く5つのステップ（私の場合） 町に行って 話す アジャイル で地元貢献 登壇などの 外部発信 AI LLMを実務 に利用 65

町の人と話す（高浜町で会ったすごい人） ● いわゆる電子回覧板 ○ 高浜まちなか交流館の方 が独自にボトムアップに 始め、既成事実化 ○ スキャンしたデータを LINEと簡単なWebページ に掲載 アイディアや実行力を持った人から刺激を受けたり、新しい出会いに繋がったりする。 66

最後に 67

技術者が中に入り込んで右腕となる 当事者その人にはなれないが、問題領域の中に入り込み、支えることはできる。 68

技術者として培った経験を活かす 私の場合 ● システムエンジニアとして ● マーケティング担当として ● マネージャとして 誰かに役に立ちたいというモチベーションを大切にしよう。 69

現実世界はタフでややこしいシステムだが 中に入り込むことで、分析し、実験し、検証し、改善していくことを楽しもう。 70