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。

「組織変革の考え方」の最初のページ（ https://www.medi-pro.org/work ）では、まず、「個人学習の限界と空気の支配の恐ろしさ」について、あるミーティングの場面を想定しながら説明しています。 この場面において、スタッフAさんが目線で訴えかけたにも関わらず、スタッフBさんが下を向いて口を閉ざしたのは、一見するとスタッフCさんの影響だけが原因のように見えますが、実はそうではありません。それは、Bさんが言っているように、他の皆も沈黙していたため、あの場全体の空気として、Aさんの提案に賛成できなかったと言えるからです。 それがもし、同席していたスタッフDさんもスタッフEさんもAさんの提案に賛成する発言をしていたならば、おそらくBさんも賛成する発言ができたはずです。 組織ができればそこに空気ができ、人が空気に支配される以上、ある場面におけるスタッフの一見非合理的な行動を理解するためには、一旦個人から離れて組織の空気の影響について把握していくことが大切になります。

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