マナビDXクエストで学んだこと- 結局最後はマインドが大事-

本記事は[マナビDX Questで得たもの Advent Calendar 2024](https://qiita.com/advent-calendar/2024/manabi-dx-quest2024)の 9日目の記事となります。
[前回の@steelpipe75さんの記事](https://qiita.com/steelpipe75/items/6c4b2ea7047c4cbdc69f)、まさに初心者講座という感じの内容でよかったですね！
てか、次回はローコストで参戦してみたくなったです。

## 自己紹介
本業ブルーカラーで、諸事情で現在は非IT系どころか掃除のおばさんやってます。
プログラミングは[ここ](https://qiita.com/)見ながらアプリ作ったり、kaggleでこっそりコンペ参加したり、ハーバード大の[CS50](https://cs50.jp/)の最終課題でちょっとアプリを作る程度のただの日曜プログラマです。
(CS50は講義英語なのが敷居高いですが、内容は優しいコンピュータ概論のコンテンツなので、お暇な方は挑戦してはいかがでしょうか)

マナビDXクエストに関してはリンクがくわしいので、概要はこちらを見ていただけると幸いです。

https://dxq.manabi-dx.ipa.go.jp/


## Life is Tech!版のマナビDXクエスト
今回私はLife is Tech!版のほうを選択。
と言うより、先に受かっていたSIGNATE版の参加メールを諸事情で見逃し、急遽こちらで参戦することに。

https://lit-quest.meti.go.jp/

私はマナビDXクエスト自体初めてなので、SIGNATE版との違いはわかりませんが、詳しい違いは他の人が書いてくれるでしょう....

…と思ったら、[こんな記事](https://qiita.com/mountaincat/items/50b33b4504367f7606a4)がでて思うところがあるので少しだけ、Life is Tech!版の特徴を書いてみます。

こちらは、コンサル系未経験でも本当に手取り足取りのやさしいプログラムって感じなのと、先人（マナビDXクエスト経験者）の有志が同じ土壌で頑張ってくれたおかげで、**DX推進担当になったけど何していいのかわからないー！な人にもついていけるようになっている（はず）です。**

ただ、マナビDXクエスト自体３年目と教材の過渡期に来ているとは思うので、Life is Tech!の今年のシステムが来年も通用するかな？と思うとちょっと悩みはしますね。
**これは試行錯誤の側面がある１年目だから味わえた奇跡**なんじゃないかと。
まあ、教育システムに普遍的に起こり得る問題（教育の世界も鮮度大事だと思うんですよね）だと思うのですが、一気通貫で簡単にDX人材はできないようなぁ、的なところはあります。

## 自分が自分であることのマインドが大事
### 今回すごく生成AI使いまくりました
今回、生成AIにとてもお世話になりました。
コード生成や資料作成、PDFの要約など活動の幅はすごく広かった思い出があります。
個人的には、[NotebookLM](https://notebooklm.google.com/)が複数PDF読み込みと要約力の点で一番役に立ちましたね。
他にも[ChatGPT](https://chatgpt.com/)や[Gemini](https://gemini.google.com/app?hl=ja)、[Perplexity](https://www.perplexity.ai/)、[Felo](https://felo.ai/ja/search)など色んな生成AIを体験しました。
### 生成AIすごく便利…だけどその前に
この瞬間にも新しい生成AIやAIエージェント（[Dify](https://dify.ai/jp)はローカル環境つくるほど気になっています）が出ていて、ここからホワイトカラーのDX化が加速するんじゃないかなと思いますね。
あらかじめ、マインドマップやノート系アプリで自分の考えをまとめ、その考えをPDFにまとめ生成AIにプロンプトで指示して、推敲をするというスタイルが今後定着するんじゃないかと思います。

でも、だからこそ **「自分は何を伝えたいのか」** の軸をあらかじめはっきりしておかないと、生成AIのハルシネーション（嘘や解釈エラー）に飲まれるな…と感じました。

:::note info
最近はデータの再学習を恐れてるところもあるので、会社の書類を生成AIにかける際には事前に確認を取りましょう
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そして生成AIに飲まれないためには、面倒臭いこと・泥臭いことから逃げないようにする、しかし、楽にするのは大賛成。どんどん楽をしていきましょう。
そのスタンスを貫かないと便利の波に押しつぶされそうです。

### 仮説思考から始めよう-こうかもしれない、から考える-
ホワイトカラー、特にデータサイエンティストの人からすれば当たり前、と思われるかもしれません。
でも、意外とこのマインド、ブルーカラーには難しいところがあります。
なぜなら、ブルーカラーは**与えられたことを遂行すればいい**という、ルーティンの思考が身についてしまっているからです。
その考えに染まっていると、問題に対し「もしかしてこうかもしれないな？」といかず、「周りがそうなんだからそうに決まっている」となり、問題解決には至らなくなるという落とし穴にハマってしまいます。
今回取り組んだのは業務改善の教材でしたが、**こうかもしれない**の仮説思考の型をみっちりと教えられた感があります。

個人的には、As-is(今ある状態)、To-Be(あるべき姿)を可視化・言語化するのもすごい困難を極めました。
普段から、ぼーっとして生きていたんだなと、As-isを維持すればいいや、To-Beのために奮闘するぞ、みたいな感覚を改善しなければなあと、明日の業務を確認するようになりましたね。

### DXはミッション型の業務
業務のスタイルにはルーティン型とミッション型の２種類あると思うんですが、DX推進というのは答えのないミッション型の業務だと思います。
そしてこの系統の仕事というのは、自主性がすごく求められる、ある意味茨の道だったりします。
正直、くじけることも少なくないです。実は期間中いつも失敗にビクビク怯えていました。
でも、正直答えのない業務の「成功」というのはなんだろうと考えたとき、周りがいい顔をしているなと感じたとき、つまり何かの充実を得たときに初めて成功したんだな、と思えるのかなと。
だとすれば、必要なのは方向性を定めてやりたいこと、信じることを進める、そんなマインドが必要なんだと実感しました。
答えのない業務、**辛いこともたくさんありますが、それ故に得られるリターンも大きいです。**

## その人からでしか得られない栄養素がある
今回一番の学びと言うべき要因ですね。
今回、チームに別れてお互いに学びあうというスタイルをとっているんですが、自主的にクラス(6名×7チーム単位)ごとに勉強会を開催していました。
本当にクラスの垣根を超えて、それぞれ違う背景を持った人たちが得意分野を出しあう感じで凄く刺激になりました。

ここで思ったのが、**みんななにかしらのエキスパート**であるということ。
なにかひとつ、得意分野をもっている。

コードを書ける人もいれば、データ可視化や分析が得意な人、生成AIに詳しい人、この辺はDX推進にはもちろん必須の存在なんですが、DXどころかITそのものは初めてなんだけど人々を導くリーダー系とか、取りまとめるのが得意な折衝タイプ、賑やかしのムードメーカー、中には**この人がいるからやれると思わせる普通の人のエキスパート**もいたりして、コミュ障の私にはすごくコミュニケーションの実践の勉強になりました。
この坩堝のような環境、学校や仕事ではなかなか得られない体験ですね。

だからこそ、**その人でしか得られない物を得て、自分も与えていく**。
そのマインドが一番大切だと思います。

:::note info
本当に幅広い層の社会人や学生が集まる稀有な場なので、ぜひ一度体験してほしいと思います。
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## 今後のありかた
とりあえずは、もっと生成AIやBIツールに詳しくなって、ローコストでできること、ローコードでできることを追求したいですね。
個人的には地域企業協働プログラムに関連して、AppSheetやPower Appなどの内製系ローコードアプリ開発が気になっています。
（プログラム終了後の地域企業協働プログラムも本業では決して味わえない色々学びがあって、機会があれば一度参加することをおすすめします）
あとは自分の世界（清掃）にもAIを推進させて（となると画像認証AIとか勉強しないとなあ）、ブルーカラーも楽になる社会を作りたいですね。

ここまで読んでくれて、ありがとうございました！