拓海先生、最近部署が『AIに聞け』って言うんですが、現場からは「データが足りない」とか「質問の仕方がわからない」と言われます。結局、AIって全部を与えれば答えるものじゃないんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、いい質問です。最近の研究は「与えられた情報だけで解く」受動的推論から、必要な情報を自ら取りに行く能動的推論へと焦点が移っていますよ。
能動的推論ですか。それって要するにAIがこっちに質問してきて、聞いたことをもとに答えを作るということですか。
その通りです！能動的推論は、モデルが不足する情報を外部に問いかけて集め、それを使って正しい結論に到達する能力のことです。要点は三つ、まずは『不足情報を見つける』、次に『適切な質問を作る』、最後に『得た情報で解答を導く』です。
なるほど。現場で言うと、見積りを出す前に担当者に条件を聞き直すようなものですか。違いはどこにありますか。
いい比喩です。受動的モデルは担当者が全部条件を書いた紙を渡すのを待つタイプで、能動的モデルは電話をかけて確認するタイプです。違いは『自発性』と『対話の設計』にあります。AIがいつ、誰に、何を聞くかを考えられるかが鍵です。
それを確かめるベンチマークがあると聞きましたが、どんな風に試すのですか。指標は何を見ればいいですか。
AR-Benchという新しいベンチマークがあり、探偵事件や状況パズル、数当てなどの三種類のタスクで試します。評価は主に正解にたどり着けるか、必要な質問をどれだけ効果的に選べるか、対話の回数や取得情報の品質です。
投資対効果の観点では、対話が増えるとコストが上がりませんか。現場の時間が無駄になるリスクもあります。
良い指摘です。ここでも三点で考えます。まずは「必要最小限の質問で答える」こと、次に「自動化できる問い合わせ先の整備」、最後に「対話の優先度付け」で、実務負担を抑えます。段階的導入でROIを確認できますよ。
これって要するに、AIが『何を聞けば困らないか』を学んで、人間の確認を最小化できるということですか。
そのとおりです。AIが適切な質問を選べれば、人が何度も聞き返すコストを削減できます。まずは簡単な業務から能動的問合せを試し、効果を数値化してから拡大するのが現実的な進め方です。
わかりました。では最後に、私の言葉でまとめます。能動的推論はAIが必要な情報を判断して聞きにいく仕組みで、それができれば現場の確認負担を減らし投資効率を上げられる、という理解で合っていますか。
素晴らしいまとめです！完璧に理解されていますよ。大丈夫、一緒に試せば必ずできますよ。次は実際の業務ケースで小さく試す計画を作りましょう。
