拓海さん、最近うちの若手から「AIを入れろ」と言われて困っているんです。論文のことを聞いたら「臨床の推論を支援するAIが大事だ」と言われましたが、うちの現場でも同じ考えでよいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！医療分野の件ですが、要するにAIが単に予測や分類を出すだけでなく、現場の判断プロセスそのものを支える設計が必要だ、という主張です。大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。
うちの業務は医療ではないですが、本質は一緒だと思っています。現場の判断に介入するのは怖い。ただ、投資対効果を考えると期待もしたい。具体的に何が違うのですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、これまでの技術中心のAIは「結果」を出すことに注力しすぎて、現場の「考え方」を支える設計が足りなかったのです。影響は三点ありますので、まずはその三点を押さえましょう。
これって要するに現場の人がAIの結果を鵜呑みにする危険がある、ということですか。それとも逆に現場の判断を鍛える補助になるという理解でよいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！両方の面があるのですが、本論文が提唱するのは後者です。AIは現場の推論（考え方）を支援し、ノイズや不確実性の中でより良い判断ができるように設計されるべきだ、という点が肝心です。
なるほど。で、具体的にはどういう機能を持たせれば現場の判断が鍛えられるのですか。要するに現場の人が何を見て、どう判断すればいいのかを示す、ということですか。
素晴らしい着眼点ですね！具体例で言うと、将来の複数のシナリオを示してそれぞれの可能性と前提を明示する機能や、不確実なデータがある場合に代替パスを提示する機能です。要点は三つ、信頼性、透明性、現場での使いやすさです。
信頼性や透明性というのは難しい言葉ですね。うちの現場はデータが抜けたり測定方法が違ったりしますが、それでも役に立ちますか。導入コストに見合う効果が出るか心配です。
素晴らしい着眼点ですね！まず信頼性とはモデルが不確実さに耐えられること、透明性とはどの前提でどの結論が出たかを説明できることです。現場の不完全さを受け入れる設計が成されれば、投資対効果は向上します。
導入の際に現場の人がAIの説明を受けて、それで判断が変わるようでは困ります。結局は最終判断は人に残す、ということですね。
素晴らしい着眼点ですね！仰る通りです。最終的な判断は常に人の責任のままにする設計が前提です。そして現場の判断を補強するために、モデルが示す代替シナリオや不確実性情報を「訓練材料」として使えることが重要です。
わかりました。これって要するに、AIは現場の人を置き換えるものではなく、現場の「考え方」を強くするための道具だということですね。うちでも試してみる価値はありそうです。
その通りです。要点を三つにまとめると、（1）AIは推論のプロセスを支援するべきである、（2）不確実性や欠損を前提として複数の代替シナリオを示すべきである、（3）最終判断は人に残し、AIは学習と訓練の材料となるべきである、です。大丈夫、一緒に実行計画を作れば必ずできますよ。
ありがとうございます。では私の言葉で整理します。AIは判断を丸投げするものではなく、現場の判断力を補強し、複数の未来を示して現場がより良い決定を下せるようにする道具だ、という理解でよろしいですね。
