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Vital Insight: Assisting Experts’ Sensemaking Process of Multi-modal Personal Tracking Data Using Visualization and LLM

(多モーダル個人追跡データのセンスメイキング支援:視覚化と大規模言語モデルを用いたVital Insight)

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田中専務

拓海さん、最近部下から「個人の行動ログを可視化して分析すべきだ」と言われて困っています。そもそも多モーダルの追跡データって何ができるんですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!まず簡単に言うと、多モーダル(Multimodal、MM、多モーダル)とはスマホやウェアラブルが取る音、位置、心拍など複数の種類のデータを同時に見ることです。Vital Insightはその複数データを可視化(Visualization、視覚化)し、さらに大規模言語モデル(Large Language Models、LLM、大規模言語モデル)を用いて専門家の「意味づけ(Sensemaking、センスメイキング)」を手助けするシステムですよ。

田中専務

なるほど。で、それを使うと具体的にどんな効果があるんですか。現場は忙しいので投資対効果が気になります。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒に見れば納得できますよ。要点を3つにまとめると、1) 生データだけでは見えない傾向を短時間で掴める、2) 専門家の解釈プロセスを支援し、手作業を減らす、3) 誤検知やノイズに対して説明を付けられる、です。これにより現場の確認作業が効率化され、意思決定の速度が上がるんです。

田中専務

説明ありがとうございます。ただ現場でよく言われるのは「AIが勝手に結論を出すと信用できない」という点です。これって要するにAIは提案して、人間が最終判断する仕組みにすればいいということですか?

AIメンター拓海

その通りです!Vital InsightはAIの推論をそのまま受け取るのではなく、可視化されたデータと並べて提示し、専門家が探索(explore)、取得(retrieve)、問い(question)、検証(validate)する反復プロセスを支援する設計です。こうしたヒューマン・イン・ザ・ループの運用なら説明責任と信頼性が保てますよ。

田中専務

具体的にはどんな画面や機能があるのですか。現場の担当者が使えるレベルでしょうか。

AIメンター拓海

画面は8つの主要コンポーネントで構成されています。時間選択、主たる可視化、ユーザープロファイル、チャット形式のチェックイン、日次サマリー、LLMが生成する問い、異常検出と説明、時間ごとの要約、といった機能群です。現場向けに設計されているため、直感的な操作で高速に探索ができます。

田中専務

実証はされているんでしょうか。うちの投資を正当化するために、効果が数値で示せると助かります。

AIメンター拓海

論文では14名の専門家でユーザーテストを行い、専門家が可視化とLLMを行き来して洞察(insight)を得るプロセスを確認しています。数値化の例としては、専門家の探索時間短縮や発見された疑問の数、提案された説明の妥当性評価などが示されています。投資対効果を議論する際に用いる実務的な指標が参考になりますよ。

田中専務

分かりました。要は、AIが補助して現場の専門家が最終判断する。可視化で裏取りができるから導入リスクは下がる、ということですね。自分の言葉で言うとこうです。

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