AIボードメソッド：思考をより明確にするための一連の対話メソッド
私は最近、非常に興味深い、そして残酷なことを発見しました。それは、AI とのチャットが長ければ長いほど、「自分が考えているようだ」という錯覚を抱きやすくなるということです。
はい、迅速、スムーズ、そして包括的に返送できます。尋ねれば、3 つの計画、5 つの選択肢、7 つの提案が表示されます。うなずくと、自分が非常に効率的であると感じ、「おお、私はこれで大きな一歩を踏み出せたのだろうか」と思わずにはいられません。
しかし、会話ウィンドウを閉じた瞬間、自分の心がまだはっきりしていないことに突然気づきます。
あなたは、一連の美しい答えに押し流されているだけで、実際には誰からも考えるように強制されていないことをよく知っています。何が欠けている？
そうです、ブレインストーミングと思考の衝突が欠けているだけです。
私たちが本当に明晰になる瞬間は、正しい答えを聞いたときであることはほとんどありません。誰かが「本当にそうですか？」と丁寧に尋ねたときによく言われます。
その一文は、あなたの合理性の泡をすぐに弾く針のようなものです。あなたは過去を振り返って、自分の仮定が正しいかどうかを確認する必要があります。定義は一貫していますか? 2つの異なるものを混ぜ合わせているのでしょうか？自分が明確に考えていなかった穴を埋めるために、ただ良い言葉を使っているだけなのでしょうか？
だからこそ私は最近、新たな会話を始めました。AI をアドバイザーやヘルパーとして扱うのではなく、AI を議題に上げ、取締役会のメンバーに加えようとしています。
非常に恥ずかしい真実: MVP の途中で、私は明確に考えていなかったことを認めました。
私は現在、AI を使用してナレッジ ベース システムの共同開発に取り組んでいます。これは、書籍の読書、メモ管理、プロジェクトの追跡、資料のアーカイブを統合する、私の「Second Brain」のプロトタイプと考えることができます。私は当初、すべての機能が追加されれば、MVP をすぐに開発できるだろうと考え、非常に興奮していました。
しかし途中で、非常に恥ずかしい、しかし非常によくある問題に遭遇しました。システムの機能はますます増えていますが、アーキテクチャはますます曖昧になっていきます。
プロジェクトとは何ですか?素材とは何ですか？何が出力としてカウントされますか?彼らの間にはどのような関係があるのでしょうか？
この「収集→整理→出力→アーカイブ」というプロセスを明日も毎日使っているのですが、いざ製品アーキテクチャに落とし込んでみると、データ型で区別されているのか明確にわかりません。ワークフローごとに分ける？それとも見た目で区別するのでしょうか？それともやはり権限や経営の論理に基づいているのでしょうか？
さらに悪いことに、私が明確でないほど行き詰まりに陥りやすく、滑らかではないところにボタンを追加し、不十分なところに状態を追加し、わかりにくいところにラベルを追加するというつぎはぎの製品の開発が容易になります。問題を解決しているように見えますが、実際には概念的な空虚さを隠すために関数を使用しています。
そこで先日、このデザイン上の負債から逃げるのはやめようと決心しました。今日、名詞の定義とシステムロジックを明確にしておかないと、明日どれだけ機能を作っても無駄になる、と自分に言い聞かせました。
そこで私は、これまでほとんどやったことのないことを行いました。AI に、一人の人間のように振る舞うのではなく、複数の人々のように行動するように依頼しました。
アイデアはシンプルです。AI を百科事典として扱うのをやめ、AI を反対派として機能させましょう。
ほとんどの人が AI を使用する方法は、より高速な検索エンジンやより賢い百科事典としてです。言い換えれば、私が質問をしたら、すぐに答えなければなりません。
しかし、この種の相互作用は、当然、スムーズな状況に移行する傾向があります。とてもスムーズなので、理解していると思えるほど、とてもスムーズなので、何の挑戦もされず、非常にスムーズなので、盲点がそっと手放されます。
今回の私のアプローチはまさにその逆です。うまくいかないことを願っています。困難であることを願っています。気取ったふりをせず、顔も見せないあの映画の取締役会のメンバーのようになればいいのですが。
そこで、建築派、体験派、技術派の3種類を同時にプレイさせました。
- 建築スクールは、あなたの境界と定義に焦点を当てます
- 経験者は「こんな使い方本当に知っていますか?」と尋ねるだけです。
- 専門学校は「これをやったらリスクはあるのか？」を見積もることに特化しています。
そして、本当に欲しいものは何ですか？実際、それは 3 つの提案ではなく、3 つのまったく異なる圧力です。
When pressure comes, you can’t be vague, you can’t be lazy, and you can’t mutter to yourself, “Probably, almost.”頭の中の霧をすべて晴らし、すべてを明確に説明する必要があります。
これが「AI取締役会メソッド」の最も魅力的な点です。それは、答えを与えるのではなく、明確に考えなければならない状態にあなたを追い込むことです。
私がどのようにして目覚めざるを得なくなったか: アーキテクチャを骨組みに成長させた 3 つの重要な議論
**取締役会が追求する最初の質問は、「プロジェクトとは一体何ですか?」です。 **
私は当初、プロジェクトは単なるカテゴリーだと考えていました。タグやフォルダーはとにかく機能します。その結果、アーキテクトは私に最初の文で「あなたが話しているプロジェクトはデータ型ですか、それともビューフィルターですか?」と尋ねました。私が「ビューに近い」と答えたのは、1 つのマテリアルが複数のプロジェクトから同時に参照される可能性があるためです。
体験主義者はすぐに「では、普通のレーベルと何が違うのですか？なぜ別のプロジェクトにしたいのですか？」と尋ねました。
うーん、すぐに頭が混乱してしまいました。だって、それが単なるラベルだとしたら、実際には古いものの名前を変更しているだけだからです。
技術担当者はさらにパンチを加えました。「名前を変更するのはどうですか? すべてのファイルのラベルを変更しますか? データの移行は誰が行うのですか?」
取締役会会議のこの時点で、私はついに認めました：プロジェクトはラベルではありません。プロジェクトは、システムによって管理される必要がある中心的なオブジェクトです。管理、名前変更、カウント、参照が必要です。
したがって、私は最終的に、frontmatter の専用プロジェクト フィールド (またはプロジェクト ID) を使用して実装することに決め、プロジェクトをドキュメント上に散在するテキストではなくシステム レベルの機能にすることにしました。
**次に取り壊されたのは、私がもともと誇りに思っていた「物質的な状態」でした。 **
デザイン素材を「処理中/保留中」にしておきたい。そうですね、かなり秩序正しく聞こえますね?
しかし、体験校は「加工済みかこれから加工するのか、いつ見ますか？」と冷たく聞くだけだった。長い間考えましたが、答えは「ほとんどない」でした。
建築家は、私が今でも美しいと思う判断を付け加えました。「素材の価値は、それらが引用され、関連付けられて初めて意味を持ちます。したがって、ステータスは出力と進歩に任せるべきです。」
その瞬間、私は目覚めました。マテリアルはタスクリストではなく、マテリアルはリソースプールです。リソースプールに「もう終わりましたか?」と尋ねることはありません。
そこで資料からステータスを削除し、アウトプットとプロジェクトの進捗状況に変更しました。システム全体がすぐにクリーンになり、合理的になりました。
** 3 番目に重要なことは、「プロジェクトのマスタードキュメントはアウトプットとしてカウントされますか?」です。 **
もともと私はそれを一種のアウトプットだと捉えていました。その結果、取締役会の何人かから「アウトプットだとしたら、プロジェクトはどれくらいのアウトプットを出せるんですか？」と質問されました。たくさん言いました。次に、「では、他の出力との違いは何ですか? その存在の必然性は何ですか?」と尋ねました。
私はついにそれを理解しました。プロジェクト マスター ファイルは成果物ではなく、実際にはインデックスです。その目的は、目標、資料、進捗状況、リンク、次のステップなど、全体像の概要を簡単に把握できるようにすることです。
言い換えれば、それは結果ではなく地図です。
ご存知のとおり、これらの結論はインスピレーションから来たものではなく、質問され、反論され、明確に説明するよう強いられる過程で少しずつ成長していきました。
ここが重要なポイントです。「AI 取締役会メソッド」を仕事や生活にどのように適用できるか?
製品の開発、執筆、コース設計、キャリアの決定、さらには学術論文の研究テーマの計画など、[アイデアの明確化] (/blog/precision-questioning-skills-ai-era) が必要なあらゆる作業に取り組んでいる場合は、この方法を使用できます。その真の価値は、次の 3 つのことを迅速に達成できることです。
**まず、「名詞」をしっかりと固定します。 **
多くの混乱は、努力していないからではなく、漠然とした言葉で考え続けているから起こります。プロジェクト、素材、成果物、戦略、ポジショニング、視聴者など、それらはすべて、明確に定義しない限り、互いに混入します。
**第二に、「仮説」を徹底的に掘り起こします。 **
あなたは解決策について議論しているつもりですが、実際には仮定を守っています。取締役会の任務は、仮説を特定し、遠慮なく「この仮説が真実であるための条件は何ですか?」と尋ねることです。どこで失敗するのでしょうか？なぜそれを信じるのですか？
**第三に、「選択」をしてください。 **
取締役会のメンバーは、あなたに責任を取るよう迫ってきます。一貫性が欲しいですか?直感が欲しいですか？スピードが欲しいですか？メンテナンスしやすいようにするには？はい、すべてを手に入れることはできません。
行動計画: 最良の結果を得るには 1 ラウンドあたり 15 ～ 30 分
次の 4 つの手順に従うだけです。
1.最初に 3 文字を選択してください (3 文字以内)
建築学校・体験スクール・専門学校は世界共通。 「マーケットスクール/コンテンツスクール/ファイナンシャルスクール」や「アカデミックスクール/メソッドスクール/実践スクール」への変更も可能です。
2.質問や現在の最初のアイデアの下書きを捨ててください
重要なのは、自分の意見を持ち、空虚な質問を投げかけないことです。そうしないと、会話が発散します。
3.質問と疑問のみを尋ね、まだ結論は出さないように依頼してください
あなたが求めているのは疑問であり、慰めや完全な感情的価値ではありません。
**4. 3 ラウンドごとに要約を作成します。コンセンサスは何ですか?違いは何ですか?次に明確にするべき仮定は何でしょうか? **
必要に応じて、最後に一文を追加することをお勧めします。
「私に迎合しないでください、私を慰めないでください、あなたの仕事は私にはっきりと話すように強制することです。」
この一言で会議全体の雰囲気が一瞬にして凍りつき、まるで本物の銃のような気分になります。
最後に書いてください: あなたは答えが欲しいと思っていますが、実際にあなたが望んでいるのは強制的に成長することです。
AI の最も強力な点 は、答えを提供することではなく、混乱した思考を強制的に整理することであると私はますます信じています。
単に検索エンジンとして扱うと、複雑な情報が大量に得られるだけになります。取締役会の一員として扱えば、経営上の知恵と判断力を身につける機会が得られます。
判断力は、快適な状態で発達するものではほとんどありません。それは通常、言葉を失うまで迫られたり、眉をひそめるまで質問されたり、定義の書き直しを強要されたりすることで具体化されます。
そうは言っても、もしあなたが今日、製品、執筆、キャリア、研究など、何かに行き詰まっているのであれば、あなたの思考の質を変えるかもしれない簡単な何かをすることをお勧めしたいと思います。
今日は 30 分時間をとって、AI をテーブルに持ち込み、AI を自分のボードにしてみましょう。何をすべきかを尋ねるのではなく、まず「何をしているのですか?」と尋ねさせます。
難しい問題だと思っていることの多くが、実際には明確に説明されていないだけであることに気づくと驚かれるでしょう。そして最終的にはっきりと話すとき、道は見えてきます。
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