これは、組織内に閉じた匿名的な場を用いて、提案・違和感・懸念・補足意見などを非同期に積み上げるための基盤である。
目的は、最初から意思決定を確定することではない。
まずは、発散を豊かにし、論点と反応を蓄積することにある。
そのために、以下を組み合わせる。
対面の会議やリアルタイムの議論には、次のような性質がある。
このため、人ではなく内容を見ること、言いにくいことを拾うこと、じわじわ積み上げることに向いていない。
そこで、対面中心ではなく、匿名的・非同期的な発散空間を設ける。
ここでいう「クローズドな匿名」は、次の条件を満たす。
つまりこれは、完全な野良匿名ではない。
部外者ではないことは担保しつつ、個人性は弱める設計である。
を出しやすくする。
「誰が言ったか」よりも、
を見やすくする。
投稿は単発で終わらせず、
をぶら下げられるようにすることで、論点の周囲に層を育てる。
これは最終決裁そのものではなく、
後段で判断するための材料を厚くするための場である。
参加者は、思いつき・提案・違和感・懸念・補足などを投稿する。
投稿は以下のような性質を持つ。
重要なのは完成度ではなく、出せることである。
各投稿には軽い反応をぶら下げられるようにする。
例:
これにより、投稿は単なる一発言ではなく、
反応を伴った温度ある論点になる。
必要に応じて、投稿や反応に対してコメントできるようにする。
ただし、討論を白熱させすぎるよりは、
のような、蓄積型のコメントが望ましい。
基盤は、単に投稿を並べるだけでなく、反応の蓄積を見せる。
たとえば次のような観点がありうる。
ここで重要なのは、人気 = 正しさ としないこと。
あくまでこれは「盛り上がり」や「共感の集積」の可視化である。
書くのが苦手な人向けに、入力はテキストだけでなく音声も許容する。
流れとしては次のようになる。
これにより、書ける人だけが有利になる問題を緩和できる。
AIは投稿をそのまま出すのではなく、必要に応じて以下を行う。
これにより、内容が読みやすくなる。
匿名性を高めるため、AIは投稿の文体を変換できる。
例:
これは単なる遊びではなく、
文体から個人を推測されることを弱めるための技術である。
この意味で、ロールプレイは
匿名化のための文体マスキング としても使える。
AIは、反応数の多い投稿だけを見るのではなく、
埋もれた重要論点を再提示する役割を持てる。
たとえば次が可能である。
ここでのAIは、決定者ではなく
再発見装置 / 浮上装置 として働く。
AIは一定期間ごとに、蓄積を要約できる。
例:
これにより、場がただ流れるのではなく、積み上がる。
最初から決めきる必要はない。
重要なのは、決める前に十分に出ることである。
参加コストを下げ、各自が自分のペースで関われるようにする。
実名や地位や話し方の強さをいったん薄め、内容に焦点を当てる。
投稿本文だけでなく、反応の付き方も論点の一部として見る。
AIに決めさせるのではなく、整形・匿名補助・再提示に使う。
反応数が多いからといって、正しいとは限らない。
AIが「重要」と見なしたものが本当に重要とは限らない。
怒り、戸惑い、切迫感などの微妙な温度が失われることがある。
専門性、関心領域、継続発言などから推測される可能性は残る。
この基盤は発散と蓄積には強いが、最終判断そのものとは別に考える必要がある。
これは、
組織内の個人性をいったん弱め、AIで表現を媒介しながら、非同期に論点と反応を積み上げていく発散基盤
である。