いま来栖川電算では、内製サービスを使ったAIによる思考活動支援を行なっています。 今回は、その内容について記事を公開いたします。

背景・目的

(生成)AI系のサービスが勃興して2年半ほど経ちました。AIは、とくにITエンジニアに向けた支援に深く浸透してまいりました。 そんな中で、コーディングや設計・要求分析までもをAIによる大きな支援が受けられるようになり、このような時代で エンジニアの出せる価値は何か？ という問いが、社内外を問わず発せられるようになってきました。

来栖川電算では、仕事の本質を「 考えて決断する 」ことと捉え、そこを伸ばすことで全仕事の パフォーマンスを向上 させることができないかと考えました。

そこで、 Scriptory というサービスを内製し、運用を開始しました。

これは、「 今まで属人的だった認知・思考行動を、AIと構造化によって 再現性のある資産 に変える 」というねらいのもとで取り組んでいます。

AI支援の実例 ～Scriptoryの概要～

Scriptoryは、 人が書いた文章のチェック観点をYAMLでルール化し・AIによるチェックを受けられる サービスです。

scriptoryで作成したルールの例。これは、社内Slackで何かを告知する文をチェックするルールです。

書いた文章を、先のルールでチェックした例です。

どう嬉しいのか

思考の「型」を、再現可能な資産にできる

今までは、考える力の向上を優秀な1人が体現することはできても、それをどう増やすかについては手取り足取り教えるしかありませんでした。

Scriptoryによって、 「考え方」をテキスト(YAML)で残せる ため、考える力(型) の向上に大きく寄与できます。

品質とスピードの両立

YAMLルールに沿った自動チェックで検討漏れを防ぐことができ、高速に試行とチェックを繰り返せます。 またこれにより、 習熟‧内省‧再現性のループ を自動化でき、より早く思考の型を習熟できます。

組織内に「良い思考の記録」を蓄積できる

ScriptoryにチェックさせるルールはYAMLで記載できるため、社内で 共有・成長 させられます。 これにより、よりよいルールが残っていき、結果として「仕事のために良い思考」を残していけます。

まとめ

来栖川電算では、このように AIを使った思考支援 を行なっています。 今後、さらに採用活動や営業活動など、考えて判断することを重点的に支援してまいります。