AIアシスタント： AXIOM Co-assessor

AXIOM Co-assessorは、Biz3グループの豊富な経験とデータに基づき、アセッサーをご支援します。

AXIOM Co-assessor の活用例

インタビューにおける効率的な情報収集

音声をテキスト化し、該当指標（BP/GP）へ自動割り当て

アセッサーの声をAXIOMが認識し、該当する指標へ自動的に割り当て、登録してくれる
AXIOMが根拠も提示してくれるため、アセッサーとしてのスキルアップにもつながる

アセスメント所見のレビューを効率化

AXIOMがレビューを効率化

経験豊富なアセッサーでも、所見間の矛盾や評定の不整合を見落としてしまうことがある
そこで、PAM、ガイドライン、ガイドブックと、アセッサーの知見を集約したアセスメントガイダンスデータに基づファインチューニングモデルがAXIOMに搭載されており、アセスメント所見の矛盾を指摘することが可能となった
また、アセスメント目的およびプロジェクトの背景に基づいた矛盾や不足情報も指摘

プロジェクト／組織の状況に合わせた改善提案

改善方針に基づいて改善提案を生成

アセスメント報告書に記載された“弱み”に対するモグラ叩きは非効率であったり、プロジェクトの状況に合っていないことが多い
AXIOMは、プロジェクト／組織の状況（主に人の理解度、プロセスの定着度）を考慮した改善方針に基づいて包括的な改善提案を生成する

このプロジェクトの状況を改善するためには、以下のような取り組みが考えられます。

・検証範囲の見直しと拡大
ASIL Dの要求に沿った全ユニットに対する網羅的な検証が必要です。循環的複雑度やフロー制御のネストの
深さに関わらず、すべてのユニットに対してテストを行い、ステートマシン図が不足している部分については補
完する。

・作業成果物の管理体制の強化
ピアレビューの証拠の不足しているテストケースについて、記録を完全にする。

・プロジェクトメンバーの工数管理とリソースの最適化
工数とタスク量の見直しを行い、工数不足が明らかになれば追加リソースの確保またはスコープの調整を検
討する。
QA担当の工数が適切かどうかも見直し、必要であればQAリソースを増やす。

・標準プロセスの具体化と改善
ユニットテスト、ピアレビュー、静的・動的検証の具体的な手法を定義し、文書化する。
テーラリングガイドラインを作成し、プロジェクトの特性に応じて標準プロセスを適切に調整できるようにする。

継続的なアセスメントを通じたプロセス改善効果の見える化

プロセス改善は事業目標達成や競争力強化のための手段の1つであるが、その手段自体が目的化されてしまうことも多い
本来の目的を達成するためには、プロセス改善が所望の成果を上げていることを確認することが必要

弱みのモグラたたきではなく、根本原因を特定し改善

AXIOM上に蓄積された弱みに関するアセスメント所見に対し、根本原因の紐づけ結果を分析することで改善効果の高い活動から優先的に実施できる
- この例ではプロセス教育を実施する、など
プロセス改善というと成果物の見直しなど仕組み面の改善ばかりに目が行きがちだが、プロセスの理解不足など仕組み以外の改善点を把握することが出来る