AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、社内で『AIに聞けばいい』と言われる場面が増えて困っていますが、情報が足りないときにAIが自分で追加の情報を取って来てくれる、そんな話を聞きました。これは要するに現場の判断をAIが補助してくれるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！いえ、正確にはAIが自動で『どの追加情報を取りに行くか』を戦略的に選べるようになる仕組みです。今日はその考え方を、要点を三つに絞って分かりやすくご説明しますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的にはどんな『情報を取りに行く』動きですか。外部の専門家に聞くのか、現場で追加検査をするのか、あるいは社内データベースを調べるのか、費用の差もありますよね。投資対効果の観点で判断できるのでしょうか。
その通りです。要は『どの行動が一番情報を増やすか』と『その行動にかかるコスト』を天秤にかける考え方です。三つの要点で説明すると、(1) 情報が不足しているときにAIが質問や調査を選べる、(2) 行動ごとに期待される情報量を見積もる、(3) コストと利益を比較して優先度を決める、となりますよ。
それは便利ですね。ただ現場では『コストが見えない』ことも多い。例えば顧客への追加ヒアリングは時間がかかるし、専門家の意見を得るのは金がかかる。これって要するに、AIが『情報の値段』と『得られる価値』を比べて判断するということですか。
はい、まさにその通りです。例えるなら、限られた経営資源で最も利益に直結する調査を選ぶイメージです。AIは『どれだけ不確実さが減るか（情報利得）』を見積もり、それをコストで割って効率の良い順に選ぶのですから、投資対効果の観点に合致しますよ。
なるほど。ただ当社は古いシステムが多いので、外部APIにデータを出すのも怖い。実際、この仕組みは我々のように外部に出せないデータでも使えますか。
よい質問です。重要なのは『外部で重い学習をさせる必要があるか』という点です。今回紹介する考え方は、既存の大きな言語モデルをそのまま使い、テスト時にどの質問をするかを決める方式ですから、必ずしもデータを外部に渡す必要はありません。閉じた環境に組み込んで使える可能性が高いですよ。
なるほど、要は『今あるモデルに賢い質問ルールを被せる』ということですね。最後に一つ、本当に現場で使えるかどうか見極めるポイントを教えてください。
会議で使える三点です。第一に、何を『情報』とするかを経営が定義すること。第二に、各行動のコストを数字で見積もること。第三に、小さな予算で実証し、得られた情報で意思決定が改善されたかを確認することです。大丈夫、手順を踏めば導入は必ず進められますよ。
分かりました。私の言葉でまとめると、『AIに追加情報を取りに行かせる際は、得られる不確実性の減少とコストを比較して、費用対効果の高い順に選べる』ということですね。これなら経営判断に組み込みやすいと思います。
