一般的に、抵抗派の声は強力です。特に注目すべきは慎重派にあたるスタッフへの影響で、抵抗派の声に慎重派が萎縮し沈黙すると、多数派が抵抗派の声に同調したことになってしまいます。 このことをふまえてファシリテーターが身につけておきたい技術が、「意図的に論点を変える」ことです。 例えば、ある手技の変更の関して抵抗派が「特に今のままでも困ってないので、わざわざ変えなくてもいいんじゃないですか！？」という意見をしてきた場合、この論点は手技の変更に関する「反対意見について」ですから、ファシリテーターは「ご意見ありがとうございます。では、『逆に』賛成意見の方はいらっしゃいませんか？」といったように導けば、その場の論点を「賛成意見について」に変えることができます。 そして、この意図的に論点を変える際にポイントになるのが、「不用意に抵抗派の意見に乗っからない」ということです。というのは、先の例で言えば「ご意見ありがとうございます。では、皆さんも今の手技で困ったことはありますか？」といったように不用意に導いてしまうと、抵抗派が意見した論点に関する議論の時間が続くことに

生成AI（大規模言語モデル）における3つの学習段階。このそれぞれの段階の目的は、画像のように表現することができます。 ①事前学習←言葉と世界を学ぶ ②ファインチューニング←正しい答え方を学ぶ ③アラインメント←人の価値観を学ぶ そのうえで、ノンテクニカルスキルの観点から特に注目するのは、③の「人の価値観を学ぶ」段階です。 人の価値観は多様で、自組織（自部署）に10人のスタッフがいれば、10通りの価値観が存在することになると言えます。 例えば、スタッフAさんだけ、他のスタッフとは違う手技を行っている場面。そのAさんは以前に別の施設で長年従事していて、そこでのさまざまな経験やそれによる習慣化によって、どうしても独自の手技を行ってしまいがちになっているのであれば、ただ「ウチのやり方に従ってください」と主張するよりも、独自の手技にどのような「こだわり」があるのかをAさんに聞きながら、そのこだわりを自施設の手技にも反映させられるように導いていったほうがよいかもしれません。 このことをふまえたうえで注目すべきなのは、「人の価値観を学ぶ」という『人』とは、誰の

生成AIは万能なシェフで、キッチンにはさまざまな食材が揃っており、さまざまな料理をつくる調理の腕を持っています。 けれど、それぞれの地域（施設）でしか扱われていない「限定食材」のことを知っているわけではないので、その限定食材は、その地域の人がシェフに渡すことが大切になります。 それができなければ、「たしかに美味しいんだけど、食べ慣れた味とはちょっと違うんだよなぁ・・・」といった反応になってしまうかもしれません。