拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近社内で「GenAIを業務に使うべきだ」と言われているのですが、そもそも経済のデータをAIがどう見るか、論文で示されているという話を聞きました。正直、何を基準に投資判断をすべきかが分かりません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで説明しますよ。まず、AIはデータをそのまま写すだけでなく、どのデータを「経済」として扱うかを学んでいる点。この点が変わると出てくる示唆も変わるのです。
これって要するに、AIに与える教科書や見本次第で結果がぜんぜん変わるという話ですか？だとしたら、うちの現場で何を学習させるべきかが肝になりますね。
まさにその通りですよ。ここで重要なのは、標準的な学習データだけだと市場中心の「経済」しか見えない点です。論文では、非市場的な価値や慣習を含めて学ばせたモデルが、より多様な経済的概念を認識できると示されています。
非市場的というのは、たとえば地域の交換や祭礼のようなことですか。うちの工場だと、社員同士の助け合いや長年の取引先との信頼も価値だと思いますが、そうしたものをAIが理解するのはどういう意味がありますか。
いい質問です。具体的には、AIが非市場的価値を理解すると、例えばサプライチェーン改善の提案が価格だけでなく信頼や持続性を含めた形になる可能性があります。投資対効果の評価指標が多面的になれば、短期利得だけに偏らない意思決定が支援できるのです。
なるほど。では実務的には、既存のAIを変えるというより、うちの業務や地域の慣習を学ばせるための「教材」を作る必要がある、という理解でいいですか。
その通りです。ポイントを三つにまとめますよ。第一に、どのデータを「経済」として扱うかを設計すること。第二に、人間の文脈や慣習を注釈としてつけること。第三に、結果を経営的視点で評価するための新しい指標を設けることです。
三つのポイントは分かりやすいです。ですが、人を教育するのと違ってAIに注釈を付けるのは手間がかかりませんか。コストと効果の見積もりがつかないと、役員会で説明しづらいのです。
いい指摘です。実務の現場では段階的な投資が現実的です。最初は小さなパイロットで、現場の習慣データを少量入れて効果を測る。次に指標を調整してスケールする。こうした段階設計を示せば、投資対効果の説明はしやすくなりますよ。
分かりました。最後に確認ですが、これって要するに「AIにうちの現場の価値観を教え込めば、より現場に合った示唆が出る」ということですね。大変勉強になりました、ありがとうございます。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で正しいです。大丈夫、段階的に進めれば必ず実務に馴染みますよ。一緒にやれば必ずできますから。
