拓海先生、最近部下が「エスノグラフィーにAIを使える」と言ってきて困っております。そもそもエスノグラフィーというのが現場に張り付いて人を観察することだと理解していますが、AIでそこが延長できるとは、どういう意味なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、今回の研究は「実際の観察記録を学習させたチャットボットが、現場とのやり取りを部分的に再現し、新たな気づきを生む」ということですよ。大丈夫、一緒に紐解いていけるんです。
要は「録ったインタビューをAIに覚えさせて、それと対話する」という理解で合っていますか。現場の代わりになるなら投資効果ははっきりさせたいのです。
その感覚は正しいです。ただ完全な代替ではなく「延長」と考えるのが本質ですよ。要点を三つに整理すると、一、実データを取り込む技術はRetrieval Augmented Generation（RAG）という方法であること。二、AIは過去のやり取りを再現し、研究者に新しい問いを投げる能力があること。三、倫理や不確かさが残るため人の判断が必要であることです。できるんです。
Retrieval Augmented Generation、略してRAGという言葉を聞きました。これって要するに外部の資料を引き出して会話に組み込む仕組みという理解で良いのですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。RAGはデータベースや文章から関連する情報を検索（retrieval）し、それを元に生成（generation）を補強する方式です。身近なたとえだと、現場ノートを引き出す秘書がいて、そのメモを元にAIが会話を構成する感覚ですよ。大丈夫、怖くないです。
しかし、チャットボットが勝手に答えを作ってしまい、現場の文脈を誤解する危険はありませんか。品質管理や誤情報のリスクが気になります。
その懸念は正当です。研究でも不確かさや「不気味さ」が報告されています。だから実行するなら、モニタリング体制と評価基準をセットで作ることが投資対効果を確保する秘訣ですよ。要点は三つ、検証データを用意すること、出力を人がレビューすること、倫理ルールを決めることです。できるんです。
導入コストはどの程度見れば良いでしょうか。小さなメーカーの我が社がやるなら、まず何を試せば費用対効果が出ますか。
良い質問です。小規模でも始められる段階はあります。まずは既存のインタビューや作業日誌を整理してRAGの入力にすること、次にローカルで動く小型モデルでプロトタイプを作り、最後に実務者が評価するサイクルを回すことです。三段階で試すと費用対効果は見えやすくなるんです。
これって要するに、AIが現場の記憶を補助して我々の考え方を広げるツールになるということですか。人の代わりではなく、延長線上で使うということですね。
その理解で完璧ですよ。言い換えれば、AIは「記録の再提示と問いの生成」を通じて、研究者や現場の思考を刺激する存在であるということです。投資を正しくコントロールすれば実用的な価値が生まれるんです。
分かりました。まずは社内のインタビューや作業メモをまとめ、小さく試して評価する。これが導入の道筋ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしいまとめです！その通り、段階的に試して学ぶことでリスクは抑えられますよ。大丈夫、一緒に設計すれば必ずできます。応援していますよ。
