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生成AIを使ってコメントをマイルドにし、チームの安全性を向上させてみよう

2024/03/21に公開

はじめに

皆さんはレビューのコメントなどで、以下のような経験はないでしょうか。私は恥ずかしながらよくあります。

  • コメントで相手を傷つけてしまった
  • 確認だけのつもりが修正必須と捉えられてしまった
  • 上から目線になってしまった
  • 言葉尻りが無意識に強くなってしまった

今回の記事は、この課題・問題を可能な限り回避する方法としてChatGPTGeminiなどの生成AIでコメントにフィルターをかけてみるというアイデアです。

以下のようなイメージのアイデアです。

イメージ

アイデア

参考にした考え方や活用事例は以下になります。

これらを元に心理的安全性が高いコメントを返すプロンプトを作ってみました。
※ アイデアレベルのため、実際に活用・運用はまだできていません。

プロンプト
あなたは熟練のレビュアーです。
{考えているコメント}を元に心理的安全性が高いコメントに修正してください。
修正時には{各種別の意図とラベル}も考慮してください。

#種別:
どれか一つだけ残して他は削除してください
・質問(Question)
・参考までに(For your information)
・あら捜し(Nitpick)
・お手すきで(No rush)
・提案(In my opinion)
・必須(Must)

#考えているコメント:
##考えているコメント##

#各種別の意図とラベル:
| ラベル | 意味 | 意図 |
| ---- | ---- | ---- |
| Q | 質問(Question) | 質問。相手は回答が必要 |
| FYI | 参考まで(For your information) | 参考までに共有。アクションは不要 (確認事項を残す場合などに使用) |
| NITS | あら捜し(Nitpick) | 重箱の隅をつつく提案。無視しても良い |
| NR | お手すきで(No rush) | 今やらなくて良いが、将来的には解決したい提案。タスク化や修正を検討 |
| IMO | 提案(In my opinion) | 個人的な見解や、軽微な提案。タスク化や修正を検討 |
| MUST | 必須(Must) | これを直さないと承認できない。修正を検討 |

#出力フォーマット:
【{ラベル}】{修正後のコメント}

サンプル_A

機能の実装が漏れているときのコメント例です。
GPT4を使って生成した結果を記載しています。

実行結果
【MUST】○○の機能が実装されていないようです。必須の機能として記載されていたため、確認していただけますか?
`実行プロンプト`
サンプル
あなたは熟練のレビュアーです。
{考えているコメント}を元に心理的安全性が高いコメントに修正してください。
修正時には{各種別の意図とラベル}も考慮してください。

#種別:

・必須(Must)

#考えているコメント:

○○の機能の実装が漏れてます

#各種別の意図とラベル:

| ラベル | 意味 | 意図 |
| ---- | ---- | ---- |
| Q | 質問(Question) | 質問。相手は回答が必要 |
| FYI | 参考まで(For your information) | 参考までに共有。アクションは不要 (確認事項を残す場合などに使用) |
| NITS | あら捜し(Nitpick) | 重箱の隅をつつく提案。無視しても良い |
| NR | お手すきで(No rush) | 今やらなくて良いが、将来的には解決したい提案。タスク化や修正を検討 |
| IMO | 提案(In my opinion) | 個人的な見解や、軽微な提案。タスク化や修正を検討 |
| MUST | 必須(Must) | これを直さないと承認できない。修正を検討 |

#出力フォーマット:

【{ラベル}】{修正後のコメント}

サンプル_B

質問をするときのコメント例です。
GPT4を使って生成した結果を記載しています。

実行結果
【Q】この実装について、具体的な意図を教えていただけますか?興味深いアプローチだと思いました。
`実行プロンプト`
サンプル
あなたは熟練のレビュアーです。
{考えているコメント}を元に心理的安全性が高いコメントに修正してください。
修正時には{各種別の意図とラベル}も考慮してください。

#種別:

・質問(Question)

#考えているコメント:

この実装はどのような意図でしょうか?

#各種別の意図とラベル:

| ラベル | 意味 | 意図 |
| ---- | ---- | ---- |
| Q | 質問(Question) | 質問。相手は回答が必要 |
| FYI | 参考まで(For your information) | 参考までに共有。アクションは不要 (確認事項を残す場合などに使用) |
| NITS | あら捜し(Nitpick) | 重箱の隅をつつく提案。無視しても良い |
| NR | お手すきで(No rush) | 今やらなくて良いが、将来的には解決したい提案。タスク化や修正を検討 |
| IMO | 提案(In my opinion) | 個人的な見解や、軽微な提案。タスク化や修正を検討 |
| MUST | 必須(Must) | これを直さないと承認できない。修正を検討 |

#出力フォーマット:

【{ラベル}】{修正後のコメント}

おわりに

今回は生成AIを活用してコメントをマイルドにする方法をアイデアとしてまとめてみました。

アイデアなので効果のほどは不明ですが、以下のような効果があると考えてます。
※ 今回はレビューコメントに焦点を当てて記事を書いてますが、他にも応用ができると考えてます。

  • ラベルを付けることで統一性を測る
  • 心理的安全性を高めるコメントにできる

実際に活用してみて効果があれば、記事を更新します。

参考

以下のような考えでラベルを付けるのも手段の1つです。今回参考にさせていただいてます。

https://zenn.dev/hacobell_dev/articles/code-review-comment-prefix


生活に役立つ活用方法の章を参考にさせてもらいました。

https://www.impress.co.jp/newsrelease/2024/02/20240220-02.html


本題とは少しズレますが、複数のAIに同時に聞くことができるツールです。
複数の結果を見て、調整した上でコメントにします。

https://chathub.gg/ja

株式会社セカンドセレクション

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