MEME TEC

以前のブログ記事では、SECIモデルとCVDDを結びつけることで、 知識創造と顧客価値創造を同じ流れでとらえられることを紹介しました。 今回はその延長として、近年急速に普及している「生成AI（ChatGPTなど）」を、 この枠組みとどう結びつけられるかについて考えてみたいと思います。 生成AIは、文章の自動生成や要約、アイデア出し、翻訳など、 多様な場面で活用できる技術です。 単なる作業効率化のツールとして捉えられがちですが、 知識マネジメントや顧客価値創造の観点で整理すると、 より戦略的に使えるようになります。 SECIモデルの4つのステップ・サイクル （共同化-->表出化-->連結化-->内面化-->共同化...）に 沿って見ていくと、その役割がよく理解できます。 まず「共同化」の段階では、経験や気づきを共有する場面があります。 ここで生成AIを活用すれば、会議の議事録を自動でまとめたり、 口頭でのやり取りを整理したりすることが容易になります。 暗黙知の断片を拾い上げる手助けになるのです。 次に「表出化」では、経験を言語化・可視化する必要があ

クライアントに対して支援を行うことは、 どんなに些細なことであっても、それは「介入」です。 介入とは、コントロールであり、影響を与える行為そのものです。 クライアントが直面する課題に取り組んでいるとき、 私たちはクライアントと課題の間に踏み込み、その取り組みを助け、 補佐する役割を担います。 しかし、その行動の主体はあくまでクライアント自身であり、 私たちがクライアントに代わって課題に取り組むことはありません。 たとえ状況をただ観測するだけであっても、 観る側と観られる側の間には影響の双方向性が生まれ、 関係性が構築されていきます。 初めて会った人と意気投合する経験や、 心理学におけるミラーリングのように、互いが影響し合う関係性の中で、 支援する側が届けたいこととクライアントが受け取りたいことが、 明確な「顧客価値」として共有され、実現できることこそが、 支援、すなわち介入の最終目的であると考えます。 クライアントが自身の課題とうまく向き合えないことはよくあることです。 このことは、クライアントが その課題とあまりにも一体化してしまっているからだ

支援という行為を考えるとき、 どのような言葉が頭に浮かぶでしょうか？ 「善意」や「親切」といった言葉でしょうか。 困っている人を見かけたとき、 自然と手を差し伸べることが「助ける」ことだと理解してきました。 しかし、改めて立ち止まってみると、 人を助けるという行為は実は単純ではなく、 そこにはいくつもの層が折り重なっています。 以前のブログ記事で触れた「支援は介入である」という視点に立てば、 人を助けることの本質は「相手の状況に介入する」ということにほかなりません。 介入には必ず相手の意思との接点が生まれます。 その接点がうまく調和すると助けは支援となり、 調和を欠くと助けは押し付けや過干渉になってしまいます。 例えば、電車やバスで席を譲る行為も、 譲られる側の氣持ちを考えなければ、お節介になると言うことです。 人を助ける本質は、相手の自己決定や尊厳を尊重しながら、 自分自身ができることを適切に差し出すことにあります。 表面的には同じように見える支援であっても、 その背後にある態度や姿勢によって意味は大きく変わってきます。 例えば、溺れている人を