ChatGPTを前に頭が真っ白を乗り越え人が答えることが困難な認知負荷MAXなタフクエスチョンをどんどん回答させてプロダクト価値を爆速探求するぞ/cognitive_load_question_and_chatgpt

本セッションでは、プロダクトマネジメントのコーチをしているMoriyuyaがChatGPTを用いて、自然言語を加工する構造を構築し、人には認知負荷の点で困難な多方面の仮説立案と検証を素早く行い、プロダクトに関する幅広い領域を明らかにしてプロダクト開発を高速にする方法を紹介します。

また「話題になっているからChatGPTを使ってみたけど、うまく使えなくて、使わなくなってしまった」という状況の理解を通して、新しい道具との関わり方を示します。
https://confengine.com/conferences/scrum-fest-osaka-2023/proposal/18432/chatgptchatgptmax

Transcript

1. V1.3 2023/09/28 V1.0 2023/07/01 Scrum Fest Osaka 2023 witch&wizards inc. 森 雄哉 ChatGPTに何を聞けばいいのか分かんない!
2. 2023年 AIサービスが めちゃくちゃ増えた!! 3
3. 2023年 AIサービスが めちゃくちゃ増えた!! ChatGPT Goole Bard etc... 4
4. 仕事のツールにも 組み込まれ始めてる 5
5. 仕事のツールにも 組み込まれ始めてる GitHub Copilot Miro、Notion windows 6
6. よーし! 自分もばんばん 使っちゃうぞー! 7
7. よーし! 自分もばんばん 使っちゃうぞー! 話題になったものを 試してみよう! 8
8. ネットでバズった プロンプトを入れたら すごい! 9
9. ネットでバズった プロンプトを入れたら すごい! 自分もやってみよう! 10
10. 11 じっ…
11. 画面をじっと見つめても 何も浮かんでこない… 12 じっ…
12. 画面をじっと見つめても 何も浮かんでこない… ChatGPTに何を 聞けばいいか分からない… 13 じっ…
13. 気の利いた 返事がくると 思ったのに 14
14. うーん… ChatGPT 使えそうで、 使えないな… 15
15. ChatGPTは いろいろできそう
16. ChatGPTは いろいろできそう ところが いざ目の前にすると 何を入力すればいいのか 思いつかない
17. 一方で
18. 一方で めちゃくちゃ 使いまくる人もいる
19. 思いつかない人 使いまくる人 この違いは何か
20. V1.2 2023/09/07 V1.0 2023/07/01 Scrum Fest Osaka 2023 witch&wizards inc. 森 雄哉 ChatGPTに何を聞けばいいのか分かんない!
22. 高度な技術をプロダクトに還元できるプロダクト 開発スキルをもつ人を10万人育てるぞ!
26. V1.2 2023/09/07 V1.0 2023/07/01 Scrum Fest Osaka 2023 witch&wizards inc. 森 雄哉 ChatGPTに何を聞けばいいのか分かんない!
27. V1.2 2023/09/07 V1.0 2023/07/01 Scrum Fest Osaka 2023 witch&wizards inc. 森 雄哉 ChatGPTに何を聞けばいいのか分かんない!
28. ChatGPTを前に 頭が真っ白 29 じっ…
29. 30 ChatGPTを使い始めるときにとりまく状況
30. 31 ネットで バズってる 雑誌で取り あげられてる ChatGPTを使い始めるときにとりまく状況
31. 32 ネットで バズってる 雑誌で取り あげられてる ChatGPT すげー!! ChatGPTを使い始めるときにとりまく状況
32. 33 ネットで バズってる 雑誌で取り あげられてる ChatGPT すげー!! ChatGPTを使い始めるときにとりまく状況
33. 世界が熱狂しているとき
34. 世界が熱狂しているとき 自分で考えるのは難しい
35. ChatGPTが どういったものなのか 自分で考えることなく 他の人からの情報で 埋め尽くされてしまう
37. ネットで バズってる 雑誌で取り あげられてる ChatGPT すげー!!
39. うーん… ChatGPT 使えそうで、 使えないな… ChatGPT すげー!!
40. うまく使うために 必要な情報は何か 41
41. ネットでバズる情報 雑誌での情報
43. ネットでバズる情報 雑誌での情報 うまくいかなかった事例や 地味な試行錯誤の過程は 人目を集めないため取り除かれる
45. - 人から話を聞いたらできること – 多くの人が共通する悩みで 同じ方法が通用するケースに向く
48. あれも試そう これも試そう 49
49. - 試行錯誤が必要な道具 - 自分で何に使うかを決め 使う方法を考える必要のある道具は 人から聞いただけでは できるようにならない
50. やろうとしていることに 合った情報を得よう 必要なら自分で情報を作ろう 51
52. 新しい概念との 出会い方 58
54. 熱狂されていることを理解しようとするときは、 自分が何に影響されているかを感じ取りながら、 やってみよう
55. 画面をじっと見つめても 何も浮かんでこない… 61
56. 画面をじっと見つめても 何も浮かんでこない… それはそう!! だって初めてなのだから 62
57. うーん… ChatGPT なんか地味… 63 結果に落胆してしまう
58. うーん… ChatGPT なんか地味… 64 結果に落胆してしまう それはそう!! だって比較対象が ネットで目立つものだから
59. ChatGPTすごい (大きすぎる期待)
60. ChatGPTすごい (大きすぎる期待) うーん… ChatGPT なんか地味… 煽られた期待のまま
61. ChatGPTすごい (大きすぎる期待) 試していたら 自分なりの使い 道が分かったぞ うーん… ChatGPT なんか地味… 煽られた期待のまま 期待を自分で調整
62. 「まるで分からーん!」 「全然、ダメだー!」 87
63. 「まるで分からーん!」 「全然、ダメだー!」 全部、楽しんでいこう! 88 試行錯誤も楽しむぞー!
65. じゃあ どう使っていけばいい? 90
66. じゃあ どう使っていけばいい? 基本を押さえる 91
67. - ChatGPTの基本 - 92
68. - ChatGPTの基本 - 人が入力したら それに応じて処理して 出力する 93
69. 94 入力したら (input)
70. 95 入力したら (input) 処理され (processing)
71. 96 入力したら (input) 処理され (processing) 出力される (output)
72. 97 入力したら (input) 処理され (processing) 出力される (output) まずはここから
73. - ChatGPTの基本 - 合うテーマ 合わないテーマ 98
75. 例:教育
76. 例:教育
77. 例:教育 例:芸能情報
78. 10年前から同じ話を多くの人がしていて 10年後も同じ話をしているだろうテーマ は正確性が高い 10年前 現在 10年後
80. 何に使えばいいの? 105
81. 何に使えばいいの? ChatGPTの おすすめ用途は仕事 106
83. ChatGPTを仕事で使ってみよう!! ただし機密情報は×! ローカル情報なので精度も低いので注意! 108
84. ChatGPTの プロンプトの考えかた 109 「仕事の依頼」
86. シュってやって バーンてやれば いいから! (全然、わからん…)
87. シュってやって バーンてやれば いいから! (全然、わからん…) はじめに◦◦ 次に×× 終わったら教えて
88. シュってやって バーンてやれば いいから! (全然、わからん…) はじめに◦◦ 次に×× 終わったら教えて 分かり やすい!
89. ChatGPTのプロンプトは 仕事の依頼なのは分かったけど… 114
90. シュってやって バーンてやれば いいから!
91. シュってやって バーンてやれば いいから! はじめに◦◦ 次に×× 終わったら教えて
92. シュってやって バーンてやれば いいから! はじめに◦◦ 次に×× 終わったら教えて なにをしたら 仕事の良い依頼が できるのか
94. ｢仕事の依頼｣の難しさとは 何によって発生するのか 121
95. 123 依頼する人
96. 124 依頼する人 依頼される人
97. 仕事を依頼してみよう 125 依頼する人 依頼される人
99. ・自分のスキルや経験を理解する ・自分基準で仕事を理解する
100. ・自分のスキルや経験を理解する ・自分基準で仕事を理解する ・相手のスキルや経験を理解する ・相手の性格を考慮する ・仕事の内容を理解して相手基準で言語化する +
101. ・自分のスキルや経験を理解する ・自分基準で仕事を理解する ・相手のスキルや経験を理解する ・相手の性格を考慮する ・仕事の内容を理解して相手基準で言語化する + ・上記を念頭に置いた上で…
102. ・自分のスキルや経験を理解する ・自分基準で仕事を理解する ・相手のスキルや経験を理解する ・相手の性格を考慮する ・仕事の内容を理解して相手基準で言語化する + ・上記を念頭に置いた上で…
103. ・自分のスキルや経験を理解する ・自分基準で仕事を理解する ・相手のスキルや経験を理解する ・相手の性格を考慮する ・仕事の内容を理解して相手基準で言語化する ・相手が自律的に動けるように 事前に情報を集め ・相手に伝わるように言語化を 調節しながら伝える + ・上記を念頭に置いた上で…
105. 仕事の依頼には、自分が仕事をやり遂げるこ とよりも多くの情報が求められる
106. - 仕事の依頼とは - 目的目標、経緯や現状、方法の選 択に関わる制約など、相手が仕事 を自信を持って始められ、同時に 相手が仕事の完了までやり遂げら れるように自然言語で伝えること
107. - 自分でやった方がはやい問題 - ｢仕事の依頼｣が難しすぎて 自分でやった方が簡単 分担するのが大仕事
108. 仕事の依頼そのものが 仕事に値するほど難しい
109. 仕事の依頼そのものが 仕事に値するほど難しい しかし依頼の質が 仕事の結果を左右する
110. 優秀な人に依頼しても 依頼内容が間違っていれば ゴミを作らざるを得ない
111. 140 入力したら (input)
112. 141 入力したら (input) 処理され (processing)
113. 142 入力したら (input) 処理され (processing) 出力される (output)
114. ChatGPTも同じ
115. ChatGPTも同じ 入力内容が間違っていれば ChatGPTはゴミを 作らざるを得ない
116. 入力の質が高まれば 欲しいものが得られる 可能性が高まる
117. 146 入力したら (input) 処理され (processing) 出力される (output)
118. 147 入力したら (input)
119. 148 入力したら (input) 処理され (processing)
120. 149 入力したら (input) 処理され (processing) 出力される (output)
121. 仕事の依頼という技術に 精通すればChatGPTの 回答の質も上がる
122. ChatGPTのやりとりを 仕事の依頼と捉えて 回答の質を高めよう
124. でも仕事の依頼が 難しいならどのみち 使えないじゃん… 153
125. 仕事の依頼を 簡単にする技術
126. ONY 155 仕事の依頼を簡単にする
127. ONY 156 O 起きていること N 望んでいること Y やってみること 仕事の依頼を簡単にする
129. 起きていること (仕事の始まり)
130. 起きていること (仕事の始まり) 望んでいること (仕事の完了)
131. 起きていること (仕事の始まり) 望んでいること (仕事の完了) やってみること (仕事を完了させる方法)
133. 仕事の依頼に失敗するとき 下記が欠けていることがある
134. 仕事の依頼に失敗するとき 下記が欠けていることがある O:起きていること(現状) N:望んでいること(ゴール) Y:やってみること(方法や制約)
135. まずは埋めてみよう O:起きていること N:望んでいること Y:やってみること
137. 仕事を依頼したとき 相手は足りない情報を 補完してくれることがある 166
138. 仕事を依頼したとき 相手は足りない情報を 補完してくれることがある 相手役になってもらおう 167
139. 仕事の依頼を簡単にする ONY + ChatGPT 168
140. 仕事を依頼するとき 足りない情報を ChatGPT自身に 補完してもらう 169
142. とりあえず悩みを書いてもOK
143. ちょっと面倒なことを ちょっとやってもらう くらいから始めよう 172
144. Yを「もっと詳しく」と入力して 仕事のやり方を解説してもらう ミーティングの開催なら、 ミーティングの始めに話す スクリプトを作ってもらう
147. V1.2 2023/09/07 V1.0 2023/07/01 Scrum Fest Osaka 2023 witch&wizards inc. 森 雄哉 ChatGPTに何を聞けばいいのか分かんない!
148. V1.2 2023/09/07 V1.0 2023/07/01 Scrum Fest Osaka 2023 witch&wizards inc. 森 雄哉 ChatGPTに何を聞けばいいのか分かんない!
149. 注意 ここから Advenced (上級向け) 178
150. 問いが重要と よくいわれる
151. 問いが重要と よくいわれる ところが 人が答えられるだけの 単純さが前提にある
152. 聞きたい問いがあっても 実際に聞ける問いは 限られている
153. 私たちは問うことを 配慮の名のもとに
154. 私たちは問うことを 配慮の名のもとに めちゃくちゃ 遠慮している
155. 私たちが本当に 聞きたい問いを
156. 私たちが本当に 聞きたい問いを 相手の認知負荷に 遠慮せずに作り直したら どのような問いが 可能になるだろうか?
157. 例1 現行技術に対する 新技術の評価プロンプト 186
158. 発展が著しい技術領域で 仕事をしているなら 現行技術と新技術の関係は 重要なテーマ 187
159. 突然ですがクイズ! 188
160. 突然ですがクイズ! 2010年代にストレージが HDDからSSDへ移行しました。 2つの技術の特徴はなんですか? なぜ新技術に移行したのですか? 移行時にどのような問題がありましたか? 189
161. プロンプトに してみよう 190
162. 新技術を評価するプロンプトの構想 191
163. 新技術を評価するプロンプトの構想 1.現行技術と新技術を入力する 2.現行技術がどのような特徴があり、ま た技術のための運用がどのようなものなの かを明らかにし、新技術が現行技術にどの ような優位性を持っていて、その優位性を 活かすためにはどのようなことが必要なの かを出力させる 192
164. 一部を拡大すると…
166. プロンプトの結果 195
168. ふーん これってどんな 価値があるの? 197
169. これだけで完結できるわけではないが、個人やチーム のレベルでは難しかったリサーチが個人で始められる
170. 新技術の普及において 単に現行技術の課題を性能の側面から 解決するだけでは普及せず、運用方法 といった技術そのものではない要素が 鍵となるケースがある 200
171. 新技術の評価方法プロンプトでは 構造的課題や具体的事例を調べ始める とっかかりになった 調査においてコストがかかるのは 何を調べるかを決定すること その調査の当たりをつけるための 労力がプロンプトで爆下がりする 201
172. もし新技術を扱う仕事をしていて 競合会社とよーいドンしたとき もし競合が、新技術の普及について 100のモデル事例をもってたら? 202
173. 技術力で勝てても ビジネスで負けるかも!?
174. 専門家ほど 精度が高くなくても 十分役に立つ領域で 使ってみよう
175. 例2 問題構造の把握 205 1.テーマに関わる問題のリストを出力する 2.リストの問題構造を出力させる
179. 一部を拡大すると…
181. こういう質問をしても素直に回答してくれる
183. さらに、上記出力に、異なる観点から追加プロンプト
184. さらに、上記出力に、異なる観点から追加プロンプト これを繰り返す
185. さらに、上記出力に、異なる観点から追加プロンプト これを繰り返す
186. 生成されたものを 人が理解しやすいように 図化すると… 216
187. 上位の ニーズ 短期的な ニーズ 長期的な ニーズ 短期的なニーズ を実現する行動 長期的なニーズ を実現する行動 ChatGPTの連続した回答によって、上記の問題構造が 出力できる。上記は多くの大多数の経営者にとって非常 に重要な問題構造。 同時には 実行できない
188. 何をしていたか 218
189. 何をしていたか 2つの入力から 問題空間をローラー作戦 219
191. ふーん これってどんな 価値があるの? 221
192. 自分が人力でやった方が正確性も精度も高いけれど、 時間が1ヶ月～3ヶ月かかる。正確性や精度が落ちても、 広い範囲を1日でカバーできる。30-100倍速い。
193. プロンプトも重要だけど 次のことがより重要
196. ふーん これってどんな 価値があるの? 226
197. 価値
198. 探求する価値が 理解できなければ 価値は得られない
199. 精度が落ちても スピードが数十倍になるのは 自分にとって価値がある 229
201. 231 プロダクト開発における 大きな障害を解決するから 自分にとって価値がある
202. ネットでバズった プロンプト
203. ネットでバズった プロンプト なぜ保存したの? 自分に価値があるから? それとも単に 話題だったから?
204. プロンプト いくら集めても 集めるだけでは 自分にとって大切な 価値から遠ざかる
205. 画面をじっと見つめても 何も浮かんでこない… 235
206. うーん… ChatGPT なんか地味… 236 結果に落胆してしまう
207. プロンプトコレクターをやめて 自分にとって仕事の結果を 左右する価値を 自分の手中に収めよう
208. 冒頭再掲 238
209. ChatGPTは いろいろできそう いざ目の前にすると 何を入力すればいいのか 思いつかない 239
210. 一方で めちゃくちゃ 使いまくる人もいる 240
211. 思いつかない人 使いまくる人 この違いはなんなのか 241
212. 自分にとって重要な価値を ChatGPTで実現できるから めちゃくちゃ使いまくる
213. 自分にとって 重要な価値を 見出そう
215. プロンプトの ・作る上での考え方 ・作り方 ・探求爆速化のメカニズム 246
216. 作る上での考え方1 消費者という立場を手放す 247
217. - 消費者 - わずかな手数料を 支払うだけで 労力のかかることを 得られる特権的立場
220. - 大量生産技術 - 天才が人生を捧げて生み出したものを ごくわずかな金額で提供可能にし 人類社会を一変させた汎用技術
221. 2つの安い
222. 2つの安い ×質が悪いから安い ◦天才がんばって安く 作れるようにした
223. ところが 大量生産技術は 消費者的な思考を 育んでしまった
224. 価格だけで ものの価値を 推し量るように なってしまった
225. 安いものは価値が低い コスパ優先 わずかな手数料で文句
226. しかし人は自ら望んで 消費者になるのではなく たくみに誘導されて 消費者になる
227. 「すごいよ」 「簡単だよ」 「何も考えずに コピーするだけでOK」
228. いたるところで人を 消費者に誘い込もうと あの手この手が 繰り広げられる
229. 油断すると 消費者になってしまう
230. ちょっとした手間 ちょっとした手数料で 多くを得られることに 慣れてしまうと 労力をかけた試行錯誤が 馬鹿らしくなる
231. 価値が他人から 与えられることに なれてしまう
232. ChatGPTを使いこなすにも 消費者という立場を手放し 自分が価値を作ることが大切
234. 作る上での考え方2 豊富な経験 269
235. ユーザーストーリーマッピング やってる? 270
236. ユーザーストーリーマッピング やってる? これまで何回、やってる? 271
237. ユーザーストーリーマッピング やってる? これまで何回、やってる? 「2-3回…」 272
239. 自分の仕事で使う プラクティスを書き出そう プロレベルか初心者レベルかを 評価してみよう 274
242. それぞれ何回 やっただろう?
243. それぞれ何回 やっただろう? ほぼ初心者のプラクティスが 仕事のプロセスの多くを占めていたり 重要な意思決定の軸に据えられているとしたら危ない
244. なぜ ユーザーストーリーマッピングや リーンキャンバスは 2～3回やっただけに なってしまうのか 279
245. 簡単・お手軽 見栄えがする 仕事やった感
246. フレームワークの成果は 出来映えが良く あたかも自分の実力だと 勘違いしてしまいやすい
251. フレームワークの優れた力で、見栄えのするものができて 自分の力だと勘違いしまいやすい
252. 最初からフレームワークを 使うのは、ゲームでいえば 初手エクスカリバー
253. 問題は誰もが利用可能なこと フレームワークに頼り過ぎると 地道に経験を積む人に負ける
254. 「意識だけ高い系」にならないよう たくさん練習し、ときには フレームワークを使わずやろう
255. ゲーム 291
256. ゲーム 受動的に反応していると 世界を救える 292
257. ゲーム 受動的に反応していると 世界を救える 王様、村人、敵役が お膳立てしてくれる 293
259. はじめに◦◦やって 次に××やって そしたら△△やって おつかい こなしてたら 世界を救った!
260. ゲームのおつかいでは 反応しているだけで やり遂げられてしまう 296
261. 用意されたタスクを 受動的にこなしてしまう 297
262. 同じように 作り込まれた仕事の依頼は 世の中のいたるところにある わずかな労力で 仕事を済ませられてしまう 298
263. ピザの注文 トッピングを カスタマイズして 「今日はピザを作った!」 299
264. カップラーメン お湯を注いだだけで 「今日はラーメンを作った!」 300
265. 本格的な料理をしない人に 楽しんでもらえるならOK 消費者ならOK でも、お客様のための 料理だとしたら? 301
266. リーンキャンバス 「これを埋めろ、あれを埋めろ」 インセプションデッキ 「これを考えろ、これを判断しろ」 302
267. 作り込まれたフレームワークは あまりにも優秀すぎて 難しい仕事はフレームワークが 事前にやり遂げてしまっている 303
268. プロダクト開発において 重要な仕事は 用意された仕事を こなすだけではなく 価値を生むタスクを作ること 304
269. フレームワークを 使いこなしているつもりで
270. フレームワークを 使いこなしているつもりで フレームワークの奴隷に なってしまってないか
271. はじめに◦◦やって 次に××やって そしたら△△やって おつかい こなしてたら 世界を救った!
272. はじめに◦◦やって 次に××やって そしたら△△やって おつかい こなしてたら 世界を救った!
273. はじめに◦◦やって 次に××やって そしたら△△やって おつかい こなしてたら 世界を救った!
274. はじめに◦◦やって 次に××やって そしたら△△やって おつかい こなしてたら 世界を救った!
275. はじめに◦◦やって 次に××やって そしたら△△やって おつかい こなしてたら 世界を救った!
276. 勇者に的確な指示をする 王様のように 実行したら価値のある タスクを作ろう
278. プロンプトの作り方 320
279. プロンプトの作り方 100回やる 321
280. 325 ユーザーストーリーマッピングの プロンプトを作るなら ユーザーストーリーマッピングを
281. 100回やる 326 ユーザーストーリーマッピングの プロンプトを作るなら ユーザーストーリーマッピングを
284. 329 もっと理解を深める方法を知りたい方はこちら
286. どんどん回答させて 爆速探求するぞ 349
287. ノードベースの マルチセッションなプロンプト 350
291. 通常のプロンプトは シングルセッション 354
293. やり取りは一直線になりがち
294. ノードベースのマルチセッションな プロンプトとは グラコロのようなプロンプト構造 358
295. 359 まるでグラコロプロンプト
296. 360 バンズ:小麦粉 ホワイトソース:小麦粉 マカロニ:小麦粉 パン粉:小麦粉 バンズ:小麦粉 まるでグラコロプロンプト
297. グラコロの構造 小麦粉や中間生成物を 何度も使い回す
298. 362 グラコロの構造 小麦粉や中間生成物を 何度も使い回す 小麦粉 パン パン粉 マカロニ ホワイト ソース グラタン コロッケ グラコロ
299. つまり グラコロを作るように 生成を分岐させ再利用する 363
300. https://light11.hatenadiary.com/entry/2020/06/16/200750 https://docs.unrealengine.com/4.27/ja/ProgrammingAndScripting/Blueprints/UserGuide/Nodes/
301. なぜマルチセッションにするのか それはプロセスの力を 利用できるから 365
302. 世の中の高度なプロダクトの ほぼ全てがプロセスの力を 活用している 366
303. 工場の例 混ぜる、熱を加える、冷やす、曲 げる、切る、押す こういった単純な加工を 何千と繰り返すと 複雑な製品ができあがる 367
304. 紙が本になる 鉄板がフライパンになる 小麦粉がグラコロになる 368
305. 同じように 自然言語で生成されたテキストを 何度も分岐させたり 何度も再利用する 371
306. 顧客の問題を特定する
307. 顧客の問題を特定する 解決策を特定する
308. 顧客の問題を特定する 解決策を特定する アウトカムを特定する
309. 顧客の問題を特定する 解決策を特定する アウトカムを特定する アウトカムに魅力を感じる 顧客セグメントを特定する
310. 顧客の問題を特定する 解決策を特定する アウトカムを特定する アウトカムに魅力を感じる 顧客セグメントを特定する これら一つ一つが プロンプト
311. 顧客の問題を特定する 解決策を特定する アウトカムを特定する アウトカムに魅力を感じる 顧客セグメントを特定する 問題を感じている 顧客セグメントが使っている 競合プロダクトを特定する 再利用
312. 顧客の問題を特定する 解決策を特定する アウトカムを特定する アウトカムに魅力を感じる 顧客セグメントを特定する 問題を感じている 顧客セグメントが使っている 競合プロダクトを特定する 再利用 最初に特定した顧客の問題を再 利用して、特定した顧客セグメ ントと組みあわせて競合プロダ クトを特定する
313. 顧客の問題を特定する 解決策を特定する アウトカムを特定する アウトカムに魅力を感じる 顧客セグメントを特定する 問題を感じている 顧客セグメントが使っている 競合プロダクトを特定する 競合プロダクトに対して 自社のアウトカムの優位性を 特定する 再利用 再利用
314. 顧客の問題を特定する 解決策を特定する アウトカムを特定する アウトカムに魅力を感じる 顧客セグメントを特定する 問題を感じている 顧客セグメントが使っている 競合プロダクトを特定する 競合プロダクトに対して 自社のアウトカムの優位性を 特定する 再利用 再利用 特定していたアウトカムと、 競合プロダクトを組みあわ せて自社のアウトカムの優 位性を特定する
316. マルチセッションの流れ イメージ
317. マルチセッションの流れ イメージ
318. どんどん回答させて 爆速探求するぞ 386
320. 認知負荷制約の 徹底活用 388
322. 世の中で広まるものは 設計者にとって 過度に単純化されたもの
324. 人類の知識は どれくらい使ってる? 392
328. 例:人類学の知識を仕事で使う 396
329. 人類学の知識を仕事に活かそうと slackの画面をじっと見つめても 何も浮かんでこない… 397
330. うーん… 人類学 なんか地味… 398 使おうと思ったけど 結果に落胆してしまう
331. 自分の知識が 場にそぐわない
332. 自分の知識が 場にそぐわない どう文脈を合わせて いいのか分からない
333. 自分の知識が 場にそぐわない どう文脈を合わせて いいのか分からない そうしてブレーキを 踏んでしまう
334. 自分達の好奇心や専門性について ブレーキを踏む仕事のプロセスに なっていないか
335. グラコロはどのような分野の 知識で作られている? 405
336. 406 グラコロはどのような分野の 知識によって作られるか
337. 407 グラコロはどのような分野の 知識によって作られるか バンズ:小麦粉とパンの技術 ホワイトソース:小麦粉とソースの技術 マカロニ:小麦粉とパスタの技術 パン粉:小麦粉と粉砕の技術
338. 408 グラコロはどのような分野の 知識によって作られるか バンズ:小麦粉とパンの技術 ホワイトソース:小麦粉とソースの技術 マカロニ:小麦粉とパスタの技術 パン粉:小麦粉と粉砕の技術 様々な分野の知見の結合
339. 身のまわりにある プロダクトを見てみれば 多くが様々な分野の知識の 効果的な結合
340. 様々な分野の知識を 組みあわせる能力は より効果的なプロダクトに 繋がる
341. 自分達の仕事のプロセスは 知見の結集を育てられる プロセスになっているか?
342. ノードベースなら 自分の専門分野ノードを加えても 探索コストは大きくは増えない
344. 自分の専門分野の プロンプトを いれてみていい? もちろん!
345. プロダクトの文脈に これまで含めることが できなかった専門知識を 加えることができる
346. 人類の知見をプロダクトに 集結させよう
347. プロダクト開発の難しさに 人類の知見で迎え撃とう
348. 学際の大衆化が はじまるぞ
349. V1.2 2023/09/07 V1.0 2023/07/01 Scrum Fest Osaka 2023 witch&wizards inc. 森 雄哉 ChatGPTに何を聞けばいいのか分かんない!