「問題解決の六大大陸（世界地図）は、正しい行動を取るための思考のメカニズム」 このようにとらえると、現場で活用されている、さまざまな用途・種類のフォーマットに内容を記述する際に、共通して、問題解決の六大大陸で思考を整理することが役立つことが期待できます。 以下の生成AIとの会話では、問題解決の六大大陸が、医療機関で一般に活用されるインシデントレポートの項目にどう対応しているのかを整理してみました（期間限定公開）。 https://chatgpt.com/.../696848e3-f9c4-8012-a237-3d9b77606c07 ここで大事なことは2つあります。 １つは、問題解決の六大大陸で思考を整理することによって、それぞれの論点の「つながり（関係性）」を理解したうえで、インシデントレポートに記述するということ。 これは、何のために（目的）、どのような状態を（現状）、どのような状態に変えたいのか（あるべき姿）、それらのギャップは何で（問題）、それがなぜ起こって（原因）、だからどうすべきなのか（対策）をストーリーとして理解することによって、イ

「思考の自動車」と表現している生成AI。僕らは、これまで徒歩での移動から、自転車を飛び越えて、自動車で移動できるようになりました。 現在、さまざまな思考の自動車を利用することができ、それぞれ新しいモデルが出る度に、性能の違いが論点になります。ただ、実際に自動車を運転する立場に立って考えてみると、大事なことは、「これまで徒歩ではたどり着けなかった場所（目的地）に行けるようになった」ということであり、その意味では、どの自動車でもそれほど変わりがないことがわかります。 自動車のデザイン（応答結果としての生成内容）には好みがあるでしょうが、この「徒歩から自動車へ」という思考のイノベーションに比べれば、それほどこだわらなくてよいことかもしれません。肝心なことは、あくまでも「遠くの目的地にたどり着く」ことだからです。だからこそ、 「どの自動車でもいいから、まずはあの場所まで行ってみよう！」 といったように、健全な適当さで自動車を選んでみるのも一つの方法と言えます。

「生成AI×ノンテクニカルスキル」の一連のページに「生成AIにフィードバックする」ページを新たに追加しました。 https://www.medi-pro.org/ai5 現状、人間側が生成AIに対して「身体性」と「現実世界への接続」という圧倒的な優位性を持っているのであれば、現実世界の問題解決は、いかに人間側から生成AIにさまざまな情報や考え方をフィードバックするかがとても重要になると言えます。 このページでは、僕がスタッフ役を演じて、生成AIが一旦生成した【あるべき姿】に関する情報に対して、3つの視点でフィードバックし、それらの内容をふまえて生成AIに【あるべき姿】を再構成してもらう様子がデモ動画を通じて確認できます。

「生成AI×ノンテクニカルスキル」の一連のページに、新たに「生成AIに教育者になってもらう」ページを追加しました。 https://www.medi-pro.org/ai4 このページでは、「ノンテクAI教育者」のデモ動画を公開しています。僕が新人スタッフを演じ、生成AIに問題解決の六大大陸（世界地図）について教えてもらっています（デモ動画では「目的」について教えてもらう内容）。 以下が、そのためのプロンプトの全文です。 ******************** 私は、ノンテクニカルスキルをこれから学んでいきたいと考えている新人スタッフを演じますので、あなたはノンテクニカルスキルの教育者として、「問題解決の六大大陸（世界地図）」に関して、私の理解が深まるようにわかりやすく教えてください。その際、以下のルールに基づいて指導してください。 ルール1:問題解決の六大大陸（世界地図）の6つの論点１つひとつについて、「何を考えることが大切なのか」に対する理解を深めるように指導してください。 ルール2:いきなり答えを教えるのではなく、「何を考えることが大切な

人は、何か自分に強く自信のあることを持っていれば、他のことはたいてい寛容になる生き物だととらえてみると、「次の単語（トークン）を予測する」という方法で、あれだけ瞬時に、膨大な情報を、論理的に生成する生成AIを脅威に感じるかどうかもまた、人間側が何を自信として持っているかによって変わってくるでしょう。 このことに関して、医療現場においても、少なくとも当面の間は人間側の圧倒的な優位性として自信を持てることが、「身体性」と「医療現場の半径5メートルへの接続」です。 例えば、ある出来事が起こった際、言語生成AIは、テキスト（文字）や音声を通じてその【現状】を把握しなければなりませんが、身体的に【現状】を把握することができるスタッフ（人間）と、テキストや音声でしか【現状】を把握できない言語生成AIとでは、受け取ることができる情報は雲泥の差になると言えます。 では、よりマルチモーダルにカメラで映像認識すればどうかというと、確かに視覚的な情報（これはもちろん大事）は受け取ることができますが、例えば、その場を支配する空気はどうやって把握できるでしょうか。まさに、

「生成AI×ノンテクニカルスキル」の一連のページに「生成AIにサポートしてもらう」ページを新たに追加しました。 https://www.medi-pro.org/ai3 通常、生成AIを使う際の 質問する側:人間 答える側:生成AI という関係性を発想を転換して逆転させ、 質問する側:生成AI 答える側:人間 にすることによって、例えば、ある出来事の当事者としてスタッフが【現状】に関する情報を整理する場合に、生成AIにサポートしてもらうことができるようになります。さらに、生成AIの質問に答えることによって新たに出てきた情報を基に、スタッフではなく生成AIが【現状】に関する情報を再構成してもらうこともできます。 詳しくは、このページに掲載しているデモ動画をご覧ください（僕が即興で適当に生成AIの質問に答えてます）。同ページでは、そのためのプロンプトも全文掲載しています。 （生成AIにサポートしてもらうことが関連する「一時的な非効率の谷」という考え方についても説明しています）

「生成AI×ノンテクニカルスキル」の一連のページの更新はドンドン続きます。今回は、「生成AIに教える」ページを追加しました。 https://www.medi-pro.org/ai2 生成AIという「超優秀な素人」を自施設に特化した「専門家」に育てるには、通常の質問応答のように「生成AIから教わる」という考え方から現場を理解しているスタッフが「生成AIに教える」という発想の転換が大切になります。それも、生成AIのモデル自体を変えるのではなく、生成AIを使う側の立場でできる、あるシンプルな方法によって。 なお、このページでは、僕が裏（設定）で問題解決の六大大陸（世界地図）に関してどんな説明をして生成AIに教えているのか、その全文を掲載しています。

長年、外部者（ヨソ者）として、ノンテクニカルスキル教育を通じて医療機関の問題解決と組織変革をサポートしてきました。その経験を通じて、ヨソ者だからこそできることもあれば、ヨソ者だからこその限界ももちろん理解することができました。 そこで、これからのキャリアの１つの方向性として、医療機関に所属して、内部者（スタッフ）として人材育成・開発、研修などを担っていきたいと考えるようになりました。 そこで、新たに公募（オファー）のページをつくりました。 https://www.medi-pro.org/offer 詳しくはこちらのページで説明していますが、僕が提供できる価値は大きく3つあります。 ①組織の問題解決力 ②人材育成と組織変革 ③医療DXと生成AI いずれも、僕がノンテクニカルスキルの観点からとらえることができるために実現できる価値です。 もし、皆さんのお知り合いでこのようなテーマに興味・関心のある医療機関の方、人材育成・開発、研修などを担当するスタッフを探している医療機関の方がいらっしゃいましたら、ぜひ、「お問い合わせ」からご連絡いただけると、とて

医療現場での生成AIの活用を全推しするために、生成AI×ノンテクのページを新しくつくりました。 https://www.medi-pro.org/ai まずは、 「生成AIを活用した問題解決プラン作成の（半）自動化」 「生成AIというコミュニケーションのツールとスキル」 「『遂に、生成AIがノンテクニカルスキルを発揮できる時代が来た』ってどういう意味？」 「生成AIを活用する際の2つの領域」 「生成AIを活用する目的を押さえる」 について紹介しています。 また、百聞は一見にしかずなので、現時点では生成AIのデモ動画は１つだけ掲載していますが、今後、ガンガンにデモ動画を掲載していきます。

ChatGPTには「カスタム指示」という設定があり、例えば、「私が入力した『目的』と『現状』に関する情報に基づいて、あなたは『あるべき姿』『問題』『原因』『対策』に関する情報を生成してください。」というカスタム指示を設定すれば、ChatGPTはそのように振る舞うようになります。 生成AIを使う側としてはもちろんファインチューニングをすることはできませんが、このカスタム指示を活用すれば、ファインチューニングをしたようにあるタスクに特化した生成AIを使うことができるのではないかと考え、これを「擬似ファインチューニング」と名づけてChatGPTに聞いてみたのが画像の内容です。 また、このような擬似ファインチューニングを行って、生成AIによって作成した問題解決プランを実行した結果をフィードバックすることで、生成AIの問題解決プラン作成能力を継続的に高めていく方法を、また別途投稿しようと思います。

昨日は、Kiwi(CE医療機器安全管理支援）主催のオンラインセミナーで講演しました。 テーマは「ノンテクニカルスキル✖️生成AI〜ノンテクニカルスキルの観点から医療現場での生成AIの活用について考えよう！〜」 今回は、2つ目の画像にあるように、生成AIに関する5つの使い方について詳しく説明しましたが、生成AIに関しては、以下の3つの視点を押さえておくことが特に大切になります。 ①生成AIを使う目的 「正しい答えを得る」のではなく「（人間が）考えるための選択肢を増やす」 ②生成AIを使う核心的な価値 何か困ったことになったら生成AIのせいにできる* ③生成AIを使う領域 「削減系」と「創造系」** *もちろん、生成AIに責任を取ってもらうということではなく、「私が言ったことではなく、生成AIを使った結果、こういった内容が出てきましたので・・・」とスタッフ同士の直接的な批判や対立を防いでいくことを意味します **「生成AIを活用した結果、人間がやると1時間かかっていた業務が10分で終わるようになりました」といった削減系の領域はもちろんですが、スタッフ

特に、自分の専門外の分野に関して生成AIを使って学びたい場合におすすめなのが、その分野の「専門的な説明」に加えて、「小学生向けの説明」も教えてもらうようにすることです。 この画像は、問題解決の六大大陸について、小学生向けの説明を生成してもらうようにプロンプトを工夫したものですが、たしかにわかりやすいですね。 プロンプト ********************** 問題解決の六大大陸（世界地図）について、専門的な説明と小学生向けの説明をセットにして教えてください。 ********************** （なお、問題解決の六大大陸（世界地図）に関しては、ChatGPTの「あなたについての詳細」の設定の部分で説明しています） 僕は、小学生向けの説明というのは、実は、物事の本質をシンプルに表現したものではないかと考えています。そして、その本質を「大人」の視点で複雑に表現し直したものが、専門的な説明だととらえることができます。 だからこそ、物事を理解するために大事なことは、以下のように、複雑とシンプルの往復運動をすることだと言えます。 専門的な説

「言いにくいことはAIに言ってもらう」 といったように、AIの核心的な価値は、「情理的な中立性」にあると言えます。 例えば、ある業務を新たに行うために、従来の業務をやめる方向にもっていきたいとします。しかし、その従来の業務に強いこだわりをもっているAさんからすると、たとえ新...

これまで僕がノンテクニカルスキルを一言で表現してきた複数の「ワンフレーズ・ノンテクニカルスキル」の内容をIn-Context Learningを行ったうえで、AIを使って生成した新たなワンフレーズ・ノンテクニカルスキルを、これからインスタで紹介していきます（背景もAIを使っ...

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。...

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。...

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。...

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...

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...

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。