AI時代のファシリテーション
Facilitation in the AI Era
Three core process types
目的:
参加者の内面や関係性そのものに影響を与えること。
(例:学び、成長、エンパシーの育成、能力開発、時には意見変化など)
特徴:
合意形成や具体的なアウトカムより、人の変容自体が価値
感情や理解の深まり、信頼醸成などが中心
比較的スケールしにくい(深い会話が必要)
例:
都市住民と先住民の対話で互いの経験を深く理解するような対話
組織内の信頼・共感を育むワークショップなど
目的:
アイデアを集めたり発散させたりすること。
(例:ブレインストーミング、意見や視点のマッピング)
特徴:
決定や合意が必須ではない
参加者の多様な思考/アイデアを引き出すことが主眼
大規模にも、小規模にも展開可能
例:
大きなテーマについて幅広いアイデアを収集するディスカッション
市民から意見を募り、方向性を見える化するオンライン対話など
目的:
合意形成や意思決定を実現すること。
(例:政策判断、推薦作成など)
特徴:
意思決定に向けて情報検討、価値比較、トレードオフ分析が進む
明確な成果(合意・結論)が必要
順序立てた対話設計が重要
例:
市民アセンブリーによる政策提言
ワークショップでの結論導出セッションなど
どんな目的の会話なのかを明確にすることで、AI/技術の支援方法も変わる
Transformative では信頼性や感情的安全性の支援
Generative では大量アイデアの収集・整理支援
Deliberative では論理やトレードオフ分析の支援
別の表現
Transformative
「変わる場」
つながる場
Generative
「出す場」
「アイデアを出す」とかにしないと伝わらない気がする
Deliberative
「決める場」
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