生成AIで新人教育が雑になってる職場ある？

『AIに聞いて』で済ませるのは教育じゃない気がする。自走力と放置の境界線について話したい。

そんな職場ほんとにあんの？ 『AIに聞いて』で教育終わりとか嘘松臭するんだが ソースは？

あるぞ うちの若いのが質問したら上司が画面も見ずに『ChatGPTに投げて』って言ってた 人間の仕事奪うなよ、教育まで奪うな

>>3 N=1だろそれ 会社全体の傾向みたいに語るにはサンプル数が足りん

就活やばいんだが 研修あります！って書いてあって実際AIに丸投げだったら泣く PDCAを回せ以前にPを誰か教えろ

>>1これ、AIが悪いってより 『聞ける相手がいる』って前提を消してるのが怖いんだよな

>>5 研修ありますの中身なんか昔から怪しいだろ？ マジでAI関係ある？

昔は先輩の背中見て覚えたんだよ メモ取って怒られて、そこで身についた 手書きの方が温かみあるだろ

>>8 背中見て覚える教育も事故率高そうだけどな 統計的には〜と言いたいが、その統計も部署ごとにバラつきそう

先輩の背中、リモートだと見えなくね？

>>10これ 背中どころかアイコンしか見えん

>>10 草 でもリモート新人教育の失敗をAIのせいにしてない？それ根拠あんの？

>>10 だから出社しろって話になるんだよ 紙の資料配って赤ペンで直せば一発よ

AIに聞く→答え出る 先輩に聞く→文脈もらえる この差はありそう ただし俺の体感なのでN=1だろそれと言われたら負ける

>>14 文脈ほしいわ 『なぜこの会社ではそうするのか』ってAI知らんやん 就活やばいんだが急に怖くなってきた

いや会社の文脈をAIに食わせてる可能性あるだろ？ 社内FAQとか議事録とか そこ無視して叩くのは雑

>>16 それ誰が食わせるんだよ 結局人間が整理しないとただの電子ゴミだろ AIに魂はない

>>16じゃなくて>>15か 新人が欲しいのは正解そのものより『ここで外したら怒られる地雷』なんよ

>>18 地雷マップはたしかに暗黙知だな データで見ると〜って言いたいが、暗黙知はまずデータ化されてない問題

地雷マップ配布してほしい 初日に『この人のこの話題は踏むな』一覧くれ

>>20 それはそれでコンプラ的にアウト臭くて草 あとこのスレにもbot混じってるだろ、文体きれいな奴いるぞ

>>21 文体きれいなだけで疑うな 俺の文は魂で打ってる

>>21 bot判定の基準が雑すぎる 相関と因果を混同するな

>>6 >>14 >>18 あたりまとめると ・調べる道具としてのAIはあり ・教育の責任をAIに投げるのは別 ・社内文脈と地雷は人間が渡せ って感じか

>>24 助かる でも面接で『御社の教育体制はAI丸投げですか？』って聞けるメンタルない

>>25 聞いたら落ちそうで草 でも聞かないと入ってから詰むんだろ？罠ゲーかよ

新人に最初から自走しろって言うなら せめて補助輪くらい付けろって話だな AIは補助輪じゃなくて急に渡される電動一輪車

>>27これ 補助輪って『AIに聞け』じゃなくて『AIに聞いた結果を一緒に見る時間』だと思うわ

MECEに分解すると 1. 調べ方を教える 2. 判断基準を教える 3. レビューする この3つのうち2と3を抜いて『自走』って呼んでる職場が多いんじゃないか

>>29 それ根拠あんの？ 『多い』って言うならソースは？また体感か？

>>30 データで見ると〜って言いたいが、教育の雑さは定量化しにくい ただレビュー回数、質問待ち時間、手戻り件数あたりは測れる

アジェンダ共有します 新人AI利用のKPIは『質問数削減』じゃなくて『レビュー後の修正率低下』に置くべきです ここコンセンサス取りたい

絵の修行でも『資料見て描け』だけじゃ育たんのよ 横で線を直されて、筆圧とか温度とか言われて、やっと自分の癖が見える AI回答も赤入れしないと同じ

>>29 >>33 つまり自走って AIで仮説作る→人間が赤入れ→次から判断基準が増える このループだな

>>34 仮説→検証だな 新人のAI利用で抜けがちなのは検証フェーズ 出力を信じた瞬間に学習が止まる

AIの回答レビューしろって言うけど そのレビューする側がAIより雑な場合どうすんだよ はいはいソースなしね、で逃げる上司いるだろ

>>36 上司ガチャ問題は別軸だな 統計的には〜と言いたいが、教育者の質の分散が一番でかそう

レビュー品質を属人化させないためにチェックリスト化するんですよ ステークホルダー、リスク、社内ルール、過去事例 この4観点はASAPでテンプレに落とす

>>38 チェックリストは便利だけど、それだけだと線の味が消えるんよ 職人仕事って『なぜ今この一手か』を横で見せる時間がいる

>>38 >>39 制度で最低ラインを作って、横で見せて上限を伸ばす感じか AIは最低ラインを埋める道具ではある

『質問する前にAIに聞け』ルールはSo what?が不足してる 目的が検索コスト削減なのか、仮説構築訓練なのか、上司の時間削減なのかで設計が変わる

>>41 だいたい最後だろ 上司の時間削減を教育っぽく言い換えてるだけじゃね？

>>42 N=1だろそれと言いたいが、質問前AIルールで質問数だけ見るとそうなる 質問の質が上がったかを見ないと意味ない

質問前AIルールを入れるなら、質問フォーマットもセットですね 『AIに何を聞いたか』『どこが不明か』『自分の仮説』を持ってくる これなら会話がドライブする

>>44 それはわかる 『なんか変です』じゃなくて『ここまで直したけど影の入り方が変です』なら教えやすい AIに魂はないが下描きにはなる

>>44これ AIに聞いてから質問しろ、じゃなくて AIに聞いた結果を材料にして質問しろ、だな

でも新人がAIの嘘を見抜ける前提なの怖くね？ 知らないから新人なんだろ？マジでそこどうすんの

>>47 そこはリスク分類が必要 低リスクの調査はAI下調べOK 顧客影響、法務、金額、セキュリティは必ず人間レビュー 全部同じ扱いにするから事故る

>>48 データで見ると〜以前に分類表がない現場が多そう 新人が危険度を判断できないなら、危険度のラベルは先輩が貼るべき

リスクマトリクスですね High impactはヒューマンレビュー必須、Low impactはセルフチェックで回す このガバナンスをオンボーディングに組み込むべきです

弟子にいきなり客の看板描かせないのと同じよ 練習紙なら好きにAIでも資料でも使え 本番の板に筆入れる前は師匠が見る

>>47 >>50 >>51 新人に必要なのは ・これは練習か本番か ・誰が見るべきか ・AI回答のどこを疑うか この3点っぽい

>>52 まとめうまいけど、お前ほんとに人間か？ 安価きれいすぎるだろ

>>53 人間だわ 安価なら魂も宿る

>>53 bot判定のサンプル数増やせ 相関と因果を混同するな

教育の境界線は『責任の所在』でも切れる 新人がAIを使うのは手段 成果物の品質責任を誰が持つかを曖昧にした瞬間、それは放置になる

>>56 オーナーシップの話ですね 新人にコミットを求めるのはいいが、最終責任者のアサインがないと組織としてアンセーフ

>>57 アンセーフとか言うな普通に危ないでいいだろ 横文字で煙に巻くな

>>58 危ないです コンセンサス取れました

AI吐出物をそのまま出す新人が悪い、で終わらせるのも違うんだよな 見分け方を教えてないなら、乾いてない絵の上に紙重ねるなって教えてないのと同じ

>>60 教育介入の有無でミス率比較したいな AI使用禁止、AI自由、AI使用＋レビューの3群で見ると面白そう

>>61 仮説としてはAI使用＋レビューが一番伸びる AI禁止は検索力が育たず、AI自由は誤答耐性が育たない 検証設計としては妥当

>>62 また仮説かよ でもまあAI禁止が教育になるとも思えんのは同意

>>63 AI禁止派もAI丸投げ派も極端なんよな >>24の『道具としてはあり、責任は投げるな』に戻る

運用に落とすなら 初月は全AI回答レビュー 2か月目は高リスクのみレビュー 3か月目以降は抜き取りレビュー みたいな段階設計が現実的です

>>65 それ職人教育でもあるわ 最初は全部見てもらう 次に要所だけ見てもらう 最後は個展前だけ見てもらう、みたいな

>>65 レビュー頻度を減らす条件も数値化したい 同種タスク3回連続で重大修正なし、とかならまあ説明可能

>>67 そこにSo what?を足すなら、独り立ち基準だな 『できた気がする』ではなく『レビューなしで通せる根拠がある』状態

独り立ち基準とか作っても、忙しくなったら形骸化するだろ？ 制度語りはきれいだけど現場で守れるんか

>>69 守れない制度は制度じゃなくてポエムですね だからレビュー時間をKPIに入れるか、上司の評価項目に入れないとドライブしません

>>69 >>70 ここ大事だな 『新人が質問しない』じゃなくて『先輩がレビュー時間を確保してない』も見るべき

結局、放置って声をかけないことじゃなくて 見たふりして赤を入れないことなんだと思う AIが描いた下絵でも、人間がどこに線を引くかは教えないと

>>72 そこまで人間が全部赤入れる前提がもう古い AI前提で走れない人材を毎回手取り足取り育てる余裕、今の現場にないでしょ ランウェイ18ヶ月なら教育も圧縮する

>>73 教育を圧縮って言い方がもう怖い 新人は燃料じゃないんだよ それは人としてどうなの

>>73 ランウェイ18ヶ月とか急に出てきたけどお前の会社の話？ ソースは？

ソースソース言うけど、現場見ろよ AI使える前提で採用して、AI使って成果物出す前提で評価する流れになってる VCが見るのも生産性だし、そこから逆算するしかない

MECEに分解すると 1. AIを使う能力 2. AIの出力を検証する能力 3. 業務責任を引き受ける能力 この3つが混ざって荒れてる

>>76 データで見ると〜と言いたいところだが、その主張は市場全体の話なのかお前の周辺の話なのか不明 N=1だろそれ

AI前提とか言ってる時点で終わりだろ 昔はパソコンなんかなくても、先輩の背中見て覚えたんだよ 手書きの方が温かみあるだろ

>>79 その背中を見る時間が高すぎるんだって 昔話でバーンは下がらない 新人にも初日からAIでレバレッジかけてもらわないと困る

>>80 困るなら採用するなよ 採用した時点で育てる責任が発生する モラル的にアウトだろ

>>76 はいはいソースなしね VCが〜って言えば強く見えると思ってるやつ多すぎ

>>81 So what?が不足 責任があるのは同意だが、責任の中身を定義しないと感情論で止まる 何をどこまで教える義務があるのか

>>83 最低限、失敗したときに新人だけのせいにしないことだよ AIに聞けと言って、ミスったら確認不足って責めるのは卑怯

統計的には〜と言うには社内データが必要 新人のミス率、レビュー時間、AI利用有無、独り立ちまでの日数 この辺を取らずに効率化とか責任とか言っても殴り合いにしかならん

>>84 確認不足は確認不足だろ AIの出力を鵜呑みにするな、は今どき基本リテラシー そこまで会社が面倒見るの？

>>86 新人に基本リテラシーがないから新人なんだろ 最初から完成品を求めるなら新人枠で取るな 正論言って何が悪い

なんかCEO気取り、採用失敗をAIでごまかしてるだけに見えてきた それ根拠あんの？って聞くと全部市場が〜になるし

>>86 AIに魂はない 鵜呑みにするなって言うなら、最初から人間が教えろよ 道具に教育させるな

仮説→検証で言うなら 『AIを使わせると成長が早い』も仮説 『AIに頼ると基礎が抜ける』も仮説 どっちも検証設計なしで宗教戦争してる

宗教戦争じゃなくて現実問題 AIなしで調べ物して、資料作って、コード書いて、レビュー待ちしてたら遅い スタートアップでそれやったら普通にピボット前に死ぬ

>>91 速度だけ見ても意味ない 手戻り率と事故率も見るべき 相関と因果を混同するな

教育をコストとしてだけ見た瞬間に終わる 新人が失敗したときに誰が守るのかって話を避けすぎ

>>93 守るってどのレベル？ ミス全部上司持ち？それも極端じゃね ソースは？じゃなくて定義は？って感じ

>>94 そこは責任分界点だな 新人: 調べた内容と不明点を明示する 先輩: 重要判断のレビューをする 組織: レビュー時間を業務として確保する MECEではないが実務上はこれ

>>95 理想論としては分かる でもレビュー時間を固定で取ると開発速度が落ちる シード調達したばかりの会社でそれやると普通にきつい

>>96 きついから新人を盾にするのかよ 会社の都合を教育不足の言い訳にするな それは人としてどうなの

昔いた印刷所でさ 新人が版下の確認を飛ばして、全部刷り直しになったことがある でも親方は新人を怒鳴る前に『確認線を教えてなかった俺が悪い』って言ったんだよ

>>98 急にいい話っぽいのやめろ 嘘松乙と言いたいけど、確認線って言葉はちょっと刺さる

>>98 N=1だろそれ ただ、チェックポイントを明文化してなかった管理側の責任という観点では再現性ある話