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何を考えることが大事なのかを生成AIに示してもらう
医療現場のある治療における状況を想定し、In-Context Learning(ICL)を通じて学んだノンテクニカルスキル(42種類のワンフレーズ・ノンテクニカルスキル)の観点から、「何を考えることが大事なのか」を示してもらいました。...
佐藤 和弘
Mar 19


正論が否定的な言葉として使われる現象名
本来「正しい議論」であるはずの「正論」という言葉が否定的な言葉として語られることがあるという、一見すると矛盾した現象について、ChatGPTが考えた名称(空回り正論現象)と僕が考えた名称(二重正論現象)のどちらがより適切に表現しているか対決しました。...
佐藤 和弘
Mar 12


ノンテクAIの(すぐ先の)未来
これまで投稿したワンフレーズ・ノンテクニカルスキルを42種類ほどIn-Context Learning(ICL)で学んでもらい、ChatGPTに新たにワンフレーズ・ノンテクニカルスキルを3種類考えてもらいました。 たしかに、表現の内容や方法などが僕っぽいですね。...
佐藤 和弘
Mar 9


異なる生成AIのモデルによる問題解決プランの共通点と相違点
GPT-4.5とGPT4oで同じ目的と現状に関する情報をそれぞれ入力し、その結果として生成されたあるべき姿、問題、原因、対策に関する情報の共通点と相違点をGPT-4.5に整理してもらいました。 GPT-4.5はEQ(心の知能指数)が進化している*ようですが、まさに、「GPT...
佐藤 和弘
Mar 6


ノンテク指導者(問題、原因、対策編)
ノンテク指導者のChatGPTによる、問題解決の六大大陸の指導は、「問題」「原因」「対策」の考え方やまとめを経て完結しました。 今回は、問題解決の六大大陸に関する基本的な考え方を理解してもらうようにChatGPTをカスタマイズしただけですが、ノンテクに関する他のさまざまな考...
佐藤 和弘
Mar 4


ノンテク指導者(現状、あるべき姿編)
ノンテク指導者役のChatGPTに、問題解決の六大大陸に関して、「目的」についての考え方に続き、「現状」と「あるべき姿」の考え方について指導してもらいました。
佐藤 和弘
Mar 3




手段(生成AIの活用)は目的に従う
自分がある結論を持っていた場合、あえて真逆の視点の角度を持つ結論も用意し、それぞれの結論を支える理由を考えてみて、どちらのほうが結論の説得力を高められるのかを確認してみるのも一つの方法と言えます。 さらに言えば、AでもBでもない、Cという第3の結論が存在しないかどうかを確認...
佐藤 和弘
Feb 28


反対意見に対する反論
先ほどの投稿の続き、 ChatGPTの反対意見に対して反論してみました。「もし、『本当の答えは現場に限らない』とするならば、次のような主張が考えられます」して挙げた3点の主張も、どれも「本当の答えは現場にしかない」という主張の反対意見とは言えないことがわかりますね。...
佐藤 和弘
Feb 27


「思考の揺さぶり」をかけてみる
自分の主張に対して、あえて反対意見を考えてみる。言うなれば、「思考の揺さぶり」をかけてみるという営みは、思考のバイアスに向き合うために重要な営みだと言えます。ただ、自分自身でそれをやるのは、そもそもバイアスの持ち主として難しい。かといって、他者からの反対意見というのは、情理...
佐藤 和弘
Feb 27


問題解決の六大大陸の考え方に対する反論
問題解決の六大大陸の考え方に対して、ChatGPTに「反論」を考えてもらいました。 視点には「角度」があり、視点によって見え方が異なるということは、さまざまな物事に共通するでしょうが、もちろん、それは問題解決の六大大陸の考え方も例外ではありません。...
佐藤 和弘
Feb 26


リーダーは合理と情理のどちらに基づくべきか
ChatGPTに「合理派」と「情理派」の2役を演じてもらい、議論し合ってもらいました。これらの議論をふまえて、合理と情理のどちらに結論づけたのでしょうか。
佐藤 和弘
Feb 26


学術と実務の視点の違い
「『学術』と『実務』は、それぞれ問題解決の六大大陸の6つの論点のどこに特に注目していると言えますか?」という質問に対するChatGPTのまとめ*。 僕自身は当初、 学術:目的、現状、あるべき姿、問題に特に注目する 実務:目的、問題、原因、対策に特に注目する...
佐藤 和弘
Feb 19
人間における自己教師あり学習(自分から学ぶ)
昨今のAIの基盤となっているニューラルネットワークは人間の脳の神経回路を模したものですが、一方で、AIを理解するということは人間(の脳)を理解することにつながるという学びの相互作用的な関係にあると言えます。 そのうえで、大規模言語モデルにおいて「トランスフォーマー」とともに...
佐藤 和弘
Aug 31, 2024
効率系と創造系の2種類の生成AIの活用の観点
生成AIの使い道は、大きく「効率系」と「創造系」の2種類に分けることができます。 前者は、例えば文書の自動作成や文章の要約など、10の労力を自動化によって5に減らすといったイメージで、「分母」の議論と言えます。世の中の生成AIにおける議論は、多くが効率系の議論ではないかと思...
佐藤 和弘
Aug 30, 2024
カネカ労働組合高砂支部で講演しました
先日は、カネカ労働組合高砂支部で講演しました。 医療の立場で他の産業・業界の方々にノンテクニカルスキル教育を提供しているのには、ある目論見があります。それは、「逆輸入」です。 医療発のノンテクニカルスキルを通じてさまざまな産業・業界現場で小さな成功を量産していただき、その成...
佐藤 和弘
Jul 27, 2024
群馬県病院局のノンテクニカルスキル新人編で講演しました
先日は、群馬県病院局(心臓血管センター、がんセンター、精神医療センター、小児医療センターの県立4病院)のノンテクニカルスキル新人編での講演のため、群馬県庁へ。 メインセッションは、問題解決プランの作成と学び合い。 「本当の答えは現場にしかない」...
佐藤 和弘
Jul 13, 2024
ワンフレーズ・ノンテクニカルスキル38
「生成AIの本質的価値と情理」 現場の問題解決において、生成AIを用いる本質的な価値は、人間のように自然な会話ができることでも、膨大な知識を基に論理的な文章を瞬時に生成できることでもなく、何か困った事態になったら「生成AIのせいにできる」ことにあると考えることができる。ある...
佐藤 和弘
Jul 1, 2024


病院安全教育2・3月号Web連載「ストーリーで学ぶ 医療安全管理者のためのノンテク導入塾」33日目
病院安全教育2・3月号Web連載「ストーリーで学ぶ 医療安全管理者のためのノンテク導入塾」33日目の授業のテーマは「生成AIと考える、『現状』に関する情報を映像レベルで具体的に表現する方法」。 生成AIに関わらず、新たな物事を組織に取り入れる際には、「スタッフの負担を減らす...
佐藤 和弘
Mar 1, 2024


生成AIによって能力をジャンプする
この予測はつまり、2040年までに不足することが見込まれる96万人分の現場スタッフの能力を補うための問題解決を、これから行っていかなければならないことを意味しています。これはもう、 「もはや、人力だけでどうにかできる状況ではない」...
佐藤 和弘
Feb 21, 2024
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