スクフェス新潟で登壇できることになったので、今日はその告知です。
発表概要
プロダクト開発をしていく中でぶち当たる課題は、ほとんど全てが困難なものであり解決不能な問題に感じることもあるかもしれませんが、意外と多くの問題は既に先人たちがぶつかってきたものであり、その気になって調べれば知見があっさりと手に入ることもあります。知見は時を重ねるごとに充実してきており、スクラムやテストの知見に関しても、多くの書籍が発売され、数年前と比較すると非常に充実した学習環境が整っているように感じます。一方で、その知見を現場で活かすための練習機会というのは知見を手に入れる機会と比較するとそれほど恵まれていません。また、得た知見をそのまま自分自身の現場で実践する難度も知見を得る難度と比較すると高いことが多いです。
そこで、生成AI(ChatGPT)の出番です。生成AIはその性質上、得た知識を練習する機会の創出が可能であり、得た知見をもとに実践して試行錯誤する場を簡単に手に入れることができます。
本セッションでは、自分自身が「知見は溜まってきたけど経験が浅い」状態だったアジャイルコーチングを実践する際に生成AIを活用して行ってきた練習機会の創出方法やプロンプトのチューニング方法を紹介することで、「知見は溜まってきたけど経験が浅い」方々が、得た知見を自分自身の現場に合わせて実践する機会を手軽にたくさん作れるようになることを目指します。
Accept通知を受けたときの心境
スクフェス新潟は今年はなんと74ものプロポーザルが集まっていて大激戦だったことに加えて、QA系の発表がメインとなることもあって、QA系のプロポーザルでそこそこlikeがついているプロポーザルを何も持ち合わせておらず、自分としては、正直採択されるのは厳しいかな？という印象を持っていました。
そのため、採択されたこと自体にまず驚きましたし、採択されるとした場合はイベントの趣旨的に今回採択されたプロポーザル以外の2つの内どちらかなのかな？と思っていたので、二重で驚きました。
ただ、Acceptされたプロポーザルを見てみると、今回の自分の発表は唯一の生成AIカテゴリで、差別化がうまくできていたのかなあと感じました。
今回チャレンジしたいこと
一番の目標としては、発表を聞いてくれた皆さんにとってできるかぎり再現性がある発表(=発表で聞いた話をもとに色々試行錯誤を繰り返せば、発表のテーマである経験を生成できるような発表)を目指したいと思います。
副次的な(できればいいなの)目標としては、今回の発表を聞いて自分が使ったアジャイルコーチの練習以外の用途で使ってもらって、どのような結果になったのかをアウトプットしてくれると嬉しいなあと思っています。
発表に向けた意気込み
20分にするか45分にするかをかなり悩んでいた発表だったので、時間内にどこまで収められるか？何をキーメッセージとして伝えるか？をまずは考えたいと思います。
4月は2つ登壇を控えていて、なかなか準備も忙しそうなので、発表期限より2週間前にはスライドができあがっている状態を目指して、早め早めに動いていきたいです。
