人ではなく、会社が学ぶ

AIによって開発コストが大きく下がった。そうなると、競争力の源泉はコードを書けることではなくなる。残るのは、どれだけ速く学習して次に反映できるか、のほうだった。

学習を人に任せているうちは、速度は人数と経験年数に縛られる。一人が現場で得たことは、その人の中に留まる。異動や退職で消え、次の案件でまたゼロから同じことを学び直す。

だから、学習サイクルそのものを組織側に持たせる。AIを人の代替として置くのではなく、サイクルを速くする側に置く。

役割を五つに分けると、流れがつながった。現場を観察して拾う役。それを構造化する役。試作を作る役。結果を知識に変える役。そして次の案件へ差し出す役。観察 → 構造化 → 試作 → 知識化 → 再利用。

日報という、いちばん流れて消えやすいものが、この輪に入ると組織のナレッジに変わる。

目指しているのは業務を管理するシステムではなかった。一人ひとりの経験を、組織全体の知識へ変換して、次へ渡す仕組み。「人が学ぶ会社」ではなく、「会社そのものが学び続ける仕組み」だった。