SHIFTのDNAとAIの融合：普及から活用へのパラダイムシフト / 20250423 Eiichi Hayashi

2025/4/23 第6回テクシェア

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株式会社SHIFT

ソリューション本部 デリバリ改革統括部
能力開発部 ヒンシツ大学グループ

林 栄一

1. SHIFTのDNAとAIの融合︓ 普及から活⽤へのパラダイムシフト 株式会社SHIFT ヒンシツ⼤学：林栄⼀ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 1 / 43
2. ⾃⼰紹介 林 栄⼀ /通称︓林センセ 現職 2023年12⽉から 株式会社SHIFT ヒンシツ⼤ 学所属 クオリティエバンジェリスト 新⼈研修コンテンツ企画開発、講師 ⽣成AI研修コンテンツ企画開発、講師 ⽣成AIアプリ開発アドバイザー ２児のパパ ⼩3⼩5 所属学会 教育⼯学会 正会員 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 2 / 43
3. いままでやってきたこと 電⼦楽器の開発 ハード、ソフト ⼤規模Java開発⽅式、OOフレームワーク開発、 基本設計 PG,SE,PM アジャイル推進 すくすくスクラムコミュニティーファウンダー Since 2009~ 50回以上 新⼈研修 20年以上 研修体系構築運営 共創をキーワードに全社組織開発 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 3 / 43
4. ⽣成AI関連 直近のいろいろ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 4 / 43
5. ⽣成AI関連 直近のいろいろ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 5 / 43
6. 1. オープニング @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 6 / 43
7. 本⽇は以下で発表した内容をもとに、お話させていただきます。 IPA情報処理推進機構の内部勉強会 2024秋の教育⼯学会での論⽂発表 ⼤⼿メーカー3,000名視聴を達成した⽣成AIテーマウェビナー @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 7 / 43
8. なぜ、SHIFTがAIネイティブなのかを、 全社員に届けたい @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 8 / 43
9. こんな会社は他にはありません︕ SHIFTのDNAとはなんでしょうか ノウハウを扱うノウハウ がSHIFTの源流 社員の誰もが、 「型化」 を語っている。 判断と作業の分離の意味をわかっている。 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 9 / 43
10. これまで培ってきた成果と強み ・テスト業務での⽣成AI活⽤実績 ・実践に基づくAI活⽤ノウハウの蓄積 ・お客様向け⽣成AIサービスの展開 創業前期： ⾦型設計において職⼈の 判断と作業を分離 45⽇→45 時間 SHIFT 創業： テスト業務に ノウハウ活⽤知⾒を 適⽤ ⽣成AI は: ノウハウを固定化し 再利⽤するフレームワーク そのもの ノウハウ‧ナレッジ‧知識の再利⽤によって価値を創造する SHIFTのDNA (ヒン⼤ ⽣成AI研修営業資料から、抜粋) @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 10 / 43
11. なぜ今、AIと企業戦略なのか AIの進化が企業の在り⽅を根本から変える時代に AIの急速な進化 企業戦略の再定義加速 産業界全部パラダイムシフト 10年後AIから⾒た ⼈間 の知能は ⼈間から⾒た ⾦⿂ と同等に！ AI にオール‧イン！ 10名でユニコーン実現 https://fullswing.dena.com/archives/100153/ https://www.softbank.jp/biz/blog/business/articles/202410/sbw2024-softbank-son-main-keynote/ DeNA 南場智⼦さん ソフトバンク 孫正義さん @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 11 / 43
12. 少なくとも、5年から10年の間に、 多くの製品やサービスに⾼性能な⽣成AIが組み込まれ ることは常識になると考えていいでしょう。 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 12 / 43
13. 2. ⽣成AIの「普及フェーズ」と「活⽤フェーズ」に ついて @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 13 / 43
14. ⽣成AIの 普及フェーズと活⽤フェーズ 普及フェーズ 活⽤フェーズ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 14 / 43
15. ⽣産性 組織内の普及率 組織への普及率が⽣産性 に強く関係する時期 ⽣成AI普及フェーズ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL- E3による 15 / 43
16. ⽣産性 組織内の普及率 予想期間︓ 性能︓ 社会的動向︓ 組織戦略︓ ⽣成AI普及フェーズ 組織への普及率が⽣産性と⽐例する 今後3〜10年 不⼗分 ノウハウを駆使して補完的に活⽤できる性能 組織内の普及率が⽣産性につながる 教育により⽣成AIの社内の普及率を上げる 社内業務の⽣成AIサービス化を推進 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 16 / 43
17. ⽣成AIが⼗分に普及し、性能がよくなり だれでも簡単に素晴らしいアウトプットが 出せるようになったら︖ 問題提起 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 17 / 43
18. ⽣成AIの性能が⾼くなることによるリスク 2024年秋 教育⼯学会で林が発表した内容から @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 18 / 43
19. 性能が上がるとだれでも⾼品位な出⼒が得られる ⾃動化の精度はあがり、正確な出⼒がえられるようになる。 ⼀⽅で出⼒の多様性は、ある程度犠牲になると⾔われている。 AI普及期 多様性 出⼒の質 AI性能向上後 多様性 出⼒の質 教師の特性反映後 多様性 出⼒の質 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 19 / 43
20. みんなが同じレベルで⾼品質のアウトプットを出せる ようになり差別化が難しくなる。 ⽣成AIの性能が上がり、ツールが進化し⼗分に普及したら︖ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 20 / 43
21. techno-edge 20237/11記事より引⽤︓ https://www.techno-edge.net/article/2023/07/11/1580.html 経験や知識の質によってアウトプットに価値が加わる 経験と学習がなければ、他と違うアウトプットを⽣成させることはできない @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 21 / 43
22. AIの性能が上がれば上がるほど 逆説的に 経験と学習が重要になる @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 21 / 43
23. 独⾃のノウハウの活⽤率と個性化が価値に影響 独⾃性 = 重要な価値 ⽣成AI活⽤フェーズ 市場価値 独⾃性 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 22 / 43
24. 予想期間： 性能： 社会的動向： 組織戦略： ⽣成AI活⽤フェーズ 個性の先鋭化が市場から⾒た価値に⽐例 4~11年後以降 必要⼗分、意図を⾔語化すればちゃんと反映される ⾼品位なサービスは当たり前、どれもすごく便利で差がない 知恵の⾔語化、先鋭化した個性と価値観のノウハウの⾔語 化と活⽤ 個性を先鋭化することが差別化に重要 市場価値 独⾃性 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 23 / 43
25. 普及フェーズ：生成AIを普及させ、いかに意図通りに動かすか ▼ 活⽤フェーズ：⽣成AIにいかに適切で有⽤な意図を伝えるか ⽣成AI活⽤の重点ポイントの推移 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 24 / 43
26. 3. 企業の独⾃性とAIの融合が鍵 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 25 / 43
27. 独⾃性を形式知化するキーテクノロジー AI時代の知識共有と創造の基盤 野中郁次郎の SECI モデル パターン・ランゲ ージ ノウハウを使う ノウハウ SECIモデル 連結化(C) 共同化(S) 表出化(E) 内⾯化(I) 暗黙知 暗黙知 暗 黙 知 暗 黙 知 形 式 知 形 式 知 形式知 形式知 Environment Individual I E Group I G O E Org G G G G E I = 個⼈ G = 集団 O = 組織 E = 環境 I I I I I I O 組織科学 Vol.36No.1 2002 野中郁次郎 「知識ベース理論の構想」 パターン・ランゲージ クリエイティブシフト社のWebから引⽤https://creativeshift.co.jp /pattern-lang / @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 26 / 43
28. SHIFTは独⾃性を精鋭化して価値を提供 SQFやポストモーテムなどから現場の独⾃性を抽出して先鋭化することが価値につながる SHIFTがもつ独⾃性 で強⼒な価値提供へ 多様性 出⼒の質 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 27 / 43
29. SHIFTですでにやっている ノウハウを扱うノウハウ TDのAI機能搭載 テストに特化してモデルの開発! SQFの整備と活⽤! ポストモーテムの実施と記録! シナリオテスト設計AI⽀援開発（林が開発⽀援中）! @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 28 / 43
30. SHIFTこそが AI活⽤をリードする企業だ︕ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 29 / 43
31. AIはSHIFTのために⽣まれてきたのか︕ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 30 / 43
32. 独⾃性固定化と応⽤を推進︕ ノウハウ共有、お悩み相談ワールドカフェによるノウハウの収集と活⽤ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 31 / 43
33. 教育ノウハウを⾼度e-learningへ転換︕ 開発中 2024秋の教育⼯学会⼤会で論⽂発表：PoC完了 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 32 / 43
34. SHIFTの社員⼀⼈ひとりがAIを使いこなし、 独⾃のノウハウとAIの⼒を融合させることで、 他社には真似できない独⾃性のある⾼品質なサービス を提供しつづけています これからみんなで取り組むべきこと ⽣成AI時代のSHIFTの独⾃性活⽤に向けた未来の「宣⾔」 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 33 / 43
35. SHIFTがもつ独⾃性 で強⼒な価値提供へ 多様性 出⼒の質 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 34 / 43
36. 今後のアクション 独⾃性の収集とパターン・ランゲージ化、ベクトルデ ータベース化 あらゆるサービスでの活⽤による独⾃性の強化→ブ ランド個性の強化 SHIFTがロールモデルとなって、⽅法論とサービスを 提供して「知の再分配」 信頼の種を蒔く 感情の⾃⼰管理 感情価値と作業効率 のバランス SHIFT 社員 ビジョン クレド SHIFT のビジョンや⽂化 を背景に⾏動を起こす SHIFT の独⾃性を含んだ パターンが蓄積される @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 35 / 43
37. 追加説明資料 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 36 / 43
38. パターン・ランゲージとは 建築家クリストファー・アレグザンダーが提唱（1977年）した、ノウハウ⾔語化の仕組み @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 37 / 43
39. パターン・ランゲージとは 繰り返し使える解決策（コツ）の集まり 起源：建築家クリストファー・アレグザンダーが提唱(1977年) ⽬的：複雑な問題を解決するための繰り返し使える解決策をまとめ る 利⽤分野：建築、ソフトウェア開発、組織開発、教育など 特徴： 状況ｘ問題に対する効果的な解決策を⽂書化 組織全体で共有しやすい形式 再利⽤性と可読性の向上 実績： アジャイルプロセスの策定 ソフトウエアのデザインパターン(Gofによる名著) 組織パターンによる組織開発 パターン国際会議(PLOP)の定期開催 IPA 学びのパターンランゲージ マナパタ IPA DX推進のためのトランスフォーメーションパターン トラパタ @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 38 / 43
40. パターン・ランゲージ：基本構造と伝わりやすさ パターン構造と意図 パターン名 ⼀⾏説明 イラスト（視覚的表現） 状況（ Context）：このパターンが必要となる状況 問題（Problem ）：その状況で起こりがちな問題 解決（ Solution）：どのように考え、⾏動すればよ いか アクション（ Action ）：実践例‧具体的な⾏動 伝わりやすさの特徴 1. 適切な抽象度 マニュアルより柔軟に、抽象論より具体的に 2. 物語構造 状況→問題→解決の脳が理解しやすい流れ 3. 共感設計 「あるある」と共感でき、⼼理的に受け⼊れやすい 4. 名前付け 概念に名前をつけ、記憶と参照を容易にする 5. ⾃⼰選択 強制でなく選択肢として、内発的動機を引き出す パターン‧ランゲージは、「マニュアル」と「理念」の間の "ちょうどよい " 知識伝達形式 「あーそういうことか」 と⾼速に腑に落ちる 「なべさん講師⼼得」からのパターン・ランゲージ⼀例 IPAフォーマット カテゴリー: コラボレーション パターン名: グループ分けの⼯夫 ▼状況を⼀⾔で 効果的なグループ分けを⾏う ▼その状況において 受講者の属性を考慮したグループ分けが必要 ▼なぜなら 同じ会社や部署のメンバーだけでなく、異なる背景を持つ受講者同 ⼠が交流することで新しい視点が⽣まれる 経験年数のバラバラなグループ分けが、互いに学び合う機会を提供 する ▼そこで 会社、部署、担当システム、経験年数などを考慮してグループを編成 する 異なる視点を持つ受講者同⼠が交流できるように⼯夫する ▼その結果 受講者同⼠の交流が深まり、新しい視点やアイデアが⽣まれる グループワークがより効果的に進⾏する @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 39 / 43
41. パターン・ランゲージによる知識共有サイクル 抽象的すぎず具体的すぎない 「ちょうどいい」 表現でノウハウ流通を加速 パターン‧ ランゲージ このコツは ⾔葉にできないなぁ … なるほど！ そういうことか！ 共通⾔語ができて コミュニケーションが スムーズに！ これを応⽤すれば 新しいアイデアが ⽣まれそう！ 実践 共有 創造 ビジネス価値：知識継承の効率化‧⼈材育成の加速‧組織⽂化の醸成‧イノベーションの促進 ベテラン 若⼿ チーム 創造 組織成⻑ 知識循環 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 40 / 43
42. パターン・ランゲージを使う利点 ⽣成AIとの相性が抜群 利点 どういう状況や条件のときにそのノウハウが機能するのかが明確 先⼈の定性的なコツを⾔語化し、再利⽤可能性を⾼める 更に 意味を変えずに、整形することが得意な⽣成AIとの相性がよい 同じ意味で、その⼈に伝わるようにその⼈のシチュエーションに合わせて変換が容易 抽象度のコントロールが可能 その⼈の状況に合わせて、具体化して提供できる ベクトルデータベースとの相性がよい @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 41 / 43
43. SECIモデルとは 野中郁次郎（2025年89才没）による 「個⼈の智慧を組織的に共有し、より⾼次の智慧を⽣み出す」ということを 主眼に置いたナレッジマネジメント理論 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 42 / 43
44. SECIモデル 野中郁次郎教授が提唱した知識創造理論 1990年に提唱、多くのMBA講座で採⽤され組織開発に活⽤さ れている。 組織の知識が創造・共有され、スパイラルアップしていく。 共同化(Socialization): 経験や観察を通じて、⾔葉にで きない知識を直接共有する過程 例︓先輩の仕事を⾒て学ぶ 表出化(Externalization): 個⼈の経験やノウハウを⾔ 語化・⽂書化して共有できる形にする過程 例︓ベテランの技をマニュアル化 連結化(Combination): 既存の⽂書や知識を組み合わ せて新たな知識を創造する過程 例︓複数の報告書から新しい戦略を⽴案 内⾯化(Internalization): マニュアルなどの形式知を実 践して⾃分のスキルにする過程 例︓⼿順書を読んで実際に体得する 連結化(C) 表出化(E) (I) 暗黙知 暗 黙 知 形 式 知 形 式 知 形式知 形式知 E Group I G O E Org G G G G E I = 個⼈ G = 集団 O = 組織 E = 環境 I I I I I I O 組織科学 Vol.36No.1 2002 野中郁次郎 「知識ベース理論の構想」 @SHIFT Inc., 2024 All Rights Reserved. イラストイメージはDALL-E3による 43 / 43