AI-DLCハッカソン書類審査実施結果報告

書類審査の観点と審査方法

• 「創造性とテーマ適合性」
  • お題がテーマ(人をダメにするサービス)に沿っているか、独自性があるか、なるほどと思えるか、人に勧めてみたいと思えるかなどの観点で評価しました。「人をダメにする」というテーマのため、審査員の中でも「これはダメになってるのかな」「ダメになってなくてむしろ健康的になってる！」「でもこっちのはダメになった結果健康的になってるからいいのかな？」「みんなそんなに意思決定したくないの！？」「こんなアプローチでダメにする観点もあったのか！」と言った様々な議論を巻き起こしながら、評価観点を審査員チームの中ですり合わせをしながら進めていきました。これはAIにはまだできないことかと思います。
• 「ビジネス意図（Intent）の明確さ」
  • 解決したい課題は何か、ターゲットユーザーが明確か、競合や類似サービスとの違いなどを評価しました。上記のテーマ設定に対して、対象となるユーザーが誰なのか、なぜこのテーマではXXではなくてYYを選択したのか、既存の類似サービスではなくこのサービスでなければならない理由はなんであるのか、と言ったIT技術者ではなくビジネス側の知見や知識がAI-DLCに反映されているかを評価しました。AI-DLCはIT技術者だけで行うものではなく、そのプロダクトに関わるすべてのメンバー(Biz, Dev, Domain Expert, Specialist)が集まって意思決定をしていくものになります。Bizの視点が入っているかを主に評価対象としていました。
• 「Unit 分解の適切さ」
  • これはかなり難しいところです。AI-DLCでは、ユーザーストーリーをUnits Generationのフェーズで並行実施可能な作業単位に分割します。この分割が適切であるかを判断して最終的な意思決定をするためには、高度なアーキテクティングのスキルが必要となります。正解があるわけではなく、ビジネスの意図やスコープ、難易度やタスクのボリュームなど、様々な視点から総合的に判断することになります。我々AI-DLCに精通しているコアメンバーでもAIの提案が1回で通ることはほとんどありません。この観点での評価としては、AIが提案したUnitの分解に対して、AIと議論を重ねたか、AIを提案を鵜呑みにせずに人間の意思決定によって適切な分割がされたかを評価しています。AIの提案をそのまま「承認します」と回答すると評価は低くなります。AI-DLC Workflowにはaudit.mdがあり、そこで過去の意思決定の履歴を確認することができます。我々審査員はこのaudit.mdのログを読み、参加チームがAIの提案を鵜呑みにせずに、どのような議論を経てUnit分解をしたのかについて評価しました。
• 「ドキュメントの品質」
  • AI-DLCのドキュメントの成果物の質を主に評価しています。高いクオリティの成果物にするためにはAIとの議論が重要です。AI-DLC WorkflowではAIの方から提案や選択肢を提示しますが、人間がその選択肢の中から選ぶだけでなく、メリットやデメリットを比較したり、場合によっては選択肢が妥当でない場合はその旨をAIに伝えて、人間がAIの挙動を監督する必要があります。このような議論や意思決定の積み重ねによってAI-DLC Workflowの成果物のドキュメントのクオリティが変わってきます。中にはInceptionフェーズを8周回したことで成果物のクオリティに磨きをかけているチームもいました。AIの質問に対して、AIの選択肢の中から選ぶだけでは評価は低くなります。

書類選考通過チーム

AI-DLC ハッカソン予選会のお知らせ