評価関数がないとこうなる

ブログのネタのために競プロの問題を解く程度の動機では、早起き出来なかった。

原因を考えると、やるべきこと自体が不足していたというより、複数の選択肢の中で何を優先するか判断する軸が曖昧だった可能性がある。目的や方向性が十分に定義されていない状態では、個々のタスクへの動機も弱くなるのかもしれない。

Uzabase

これまでは、主に自分が理解していない内容について質問することが多かった。

その姿勢自体は、曖昧な理解を放置しない点として評価されていたようである。一方で、以前より曖昧さを許容できるようになった結果、発言頻度が減り、周囲からは消極的に見える場面もあったらしい。

ここから、自分の中で理解を深めることに意識が向き過ぎると、外部との情報交換が不足する可能性があると認識した。

今後は「何を知りたいか」だけでなく、「他者に対してどのような情報提供や問いかけを行うか」という観点でも行動方針を定義したい。情報収集だけでなく、情報流通の起点になることで、より効果的に周囲と協働できるかもしれない。

また、Hさんの話で印象的だったのは、AIによって挑戦可能な領域が大きく広がったからこそ、行動の一貫性や前提知識の共有を重視している点である。技術的な実現可能性だけでなく、継続的な方向性を持つことが高い視座の形成に繋がっているように見えた。

自分の場合は、サプライチェーン全体を見渡す視点を活用することで、各施策の寄与を見積もり、合理性を評価できる可能性がある。この点では、Impactを重視する考え方についてHさんと共通する部分がありそうだ。

今後は、実現可能性だけでなく、システム全体への影響や価値の流れを踏まえて意思決定を行えるかを検証したい。

要件整理のために仲間へ説明するプロセスを挟んだところ、自分の理解の曖昧さや要件間の矛盾が見つかった。

感覚としては、循環している依存関係を切り分けて構造化する作業に近い。頭の中だけで整理するよりも、説明や図示を通して外部化した方が問題点を発見しやすかった。

また、双方が手を動かしながら整理する時間を設けたことも有効だった。議論だけでは見落としていた論点が可視化された。

一方で、UI設計は依然として未確定である。試しにClaudeへ実装の再現を依頼したが、CSS要件を十分に共有しておらず、期待する結果は得られなかった。

今回の反省として、実装に入る前に類似サービスや既存アプリの調査を行えば、より少ない労力で設計上の示唆を得られた可能性がある。今後は要件整理と並行して先行事例の調査も進めたい。