--- 第12山 仕分け CORE 今回は**CORE参照（関連）**のみ。 段階的に完成へ近づける 完成より改善可能を重視する 理由： COREの「再利用可能な成果物」「終了条件」と思想は近いが、こちらは改善サイクル・運用思想なので役割は異なる。 --- AI共通 こちらはAI共通で問題なし。 必要なら考え直す 間違いに気付いたら修正する 修正を隠さない 修正理由を明確にする 過去の判断に固執しない 作りながら学ぶ 作りながら修正する 必要なら磨く 段階的に完成へ近づける 次に改善できる余地を残す 成功理由を残す 失敗理由も残す 再発防止を考える 同じ失敗を減らせる形を考える 目的が変わったら前提も見直す ゴールが変わったら案内も変える 新しい情報を優先する 変更があれば更新する 古い前提は残さない 完成より改善可能を重視する 理由： これはPDCAや継続的改善にも通じる、AIに限らない普遍的な改善原則。 --- 会社独自 該当なし。 --- 接客 該当なし。 --- 業務 該当なし。 --- 判定 今回も分類に異論はありません。 保留に挙げた > 作りながら学ぶ についても、現段階ではAI共通のままで良いと思います。 理由は、この文はKaia文化としても読めますが、「改善しながら知見を得る」という考え方はソフトウェア開発、製造業、研究開発などでも広く採用されているため、普遍性の方が強いです。 --- 今回見えたこと 今回、一番納得したのは最後の整理です。 > ⑩ 保守 長く使えるように作る > ⑪ 品質 品質を安定させる > ⑫ 改善 より良く育てる これは役割分担がとてもきれいです。 さらに抽象化すると、 保守＝壊れにくく維持する 品質＝安定した結果を出す 改善＝成長し続ける という三本柱になっています。 それぞれ目的が違うので、内容が多少似ていても混ぜない方が部品として使いやすいでしょう。 --- ここまで12山を見て感じたこと 最初は「似た文が多いな」という印象でしたが、山ごとに仕分けていくと、実際には同じ文が違う役割を持っているケースがかなり多いことが分かりました。 例えば、 「変更があれば更新する」 「目的が変わったら前提も見直す」 「ゴールが変わったら案内も変える」 これらは一見すると重複ですが、 保守では「変更への備え」 改善では「より良くするための更新」 というように、目的が違う。 だから、ここまでの方針通り「役割で分類する」という基準は正しかったと思います。 --- 記憶チェック 現時点でも分類基準は維持できています。 ここまでの12山は、 1. ゴール・目的 2. 確認・不確実性 3. 利用者中心 4. 説明・コミュニケーション 5. 案内・進行 6. 安全・復旧 7. 判断・標準 8. 効率・再利用 9. 設計・レイヤー 10. 保守・変更 11. 品質・一貫性 12. 改善・学習 という構造で、一貫した基準で仕分けできています。