拓海先生、最近社内で「AIが研究を自動化する」って話が出てましてね。正直ピンと来ないのですが、どれくらい現実味があるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！最近の研究で、AIが『研究開発（R&D）タスク』をどれだけ自動化できるかを実験的に比べたものがありますよ。結論を先に言うと、平均的にはAIが人間専門家に近い成果を出す場面もあり得るが、トップの人間にはまだ届かない、という結果です。
それは要するに、AIが全部やってくれる時代はまだ先ということですか。それとも近々来るのでしょうか。
良い質問です。大事なポイントは三つありますよ。第一に、この実験は『短時間かつ限定された環境』での比較であること。第二に、AIは平均点で人間に近づけるが、最上位の専門家の柔軟性や直感には追いついていないこと。第三に、進歩の速度を監視すれば、自動化の到来を予測できるかもしれないことです。
実験って、どんなことをやらせたんですか。うちで言えば現場の改善アイデアを出して評価するようなものでしょうか。
具体的には機械学習の研究課題を短時間で改善・実験させ、与えられた計算資源の範囲でスコアを上げる競争です。シンプルに言えば『与えられた条件内でどれだけ良い成果を作れるか』を人間とAIで比べています。現場改善と同じ発想です。改善案を出して検証を繰り返す作業がコアですね。
これって要するに〇〇ということ？AIが平均的な作業を自動でやれて、エキスパートが手を入れる必要は残る、ということですか。
その理解でほぼ正しいですよ。もう少し噛み砕くと、AIはルーチンの設計・実験・評価を速く回せるため、日常的なR&Dの生産性を上げられる。だが、発想の転換や未知の課題への対応、偶発的な発見は依然として人間の役割が重要です。だからこそ人とAIをどう組ませるかが鍵になります。
投資対効果の観点で知りたいのですが、うちのような中小製造業が取り入れる価値はありますか。導入で何が一番変わりますか。
短く言うと、三つの価値が期待できます。第一に日常業務の試行回数を増やし、改善サイクルを短縮できる。第二に専門家がやるべき意思決定に専念させられる。第三に知見の記録と再利用がしやすくなるため、属人化を減らせる。導入は段階的に、まずは費用対効果が明確な小領域から試すのが良いです。
なるほど。では最後に、私の言葉で整理します。今回の論文は、AIが短時間の研究タスクで人に迫ることはあるが、TOPの専門家を代替するには至らない。だからAIは現場の生産性を上げる道具として有効で、重要な判断や発想転換は人間が残るべきだ、ということですね。
