AIBR プレミアム
拓海先生、最近聞いた論文でUrbaniteってものがあるそうですが、製造業の我々にも関係ありますか。
素晴らしい着眼点ですね！Urbaniteは都市データの可視化とAI支援の協調を扱っているんですよ。大丈夫、製造業でも同じ概念が使えるんです。
要はAIに丸投げするのではなく、現場が意図を示しながら一緒に作る仕組みという理解でよいですか。
その通りです！要点は三つです。1) 意図（intent）を段階的に与えられること、2) データ変換が見える化されるデータフロー、3) 人とAIが対話しながら整合していけることです。大丈夫、一緒に整理できますよ。
具体的にはどの段階で現場の人間が介入できるのですか。設計段階、それとも途中でも変えられますか。
いい質問ですね！設計（specification）、処理（process）、評価（evaluation）の各段階で介入できます。データフローが中継ぎ役になるので、途中でノード（node）やパラメータを変えれば全体が追従しますよ。
これって要するに我々が要求をざっくり言っても、AIがそれを細かい作業に分解して、我々が修正できるということ？
まさにそのとおりです！大局的な指示から詳細な処理まで、ユーザーは複数の解像度で意図を与えられます。AIの提案を逐一検証・修正して整合していけるのが肝です。
実務での欠点やリスクは何でしょうか。AIが勝手にデータを推測して間違えることはありませんか。
鋭いです！評価で示された通り、AIは時にデータが存在しないのに推測したり、手順を抜かしたりします。だから履歴（provenance）や差分比較が重要で、元に戻せる仕組みが不可欠なんです。
導入するとしたら、まず何から始めれば現場が受け入れますか。投資対効果を示せますか。
良い観点ですね！まずは小さなデータフローを一つ作り、現場が意図を出してAIの提案を評価する実験を回すことを勧めます。得られる定量的な時間短縮とエラー削減を比較すれば投資対効果が見えますよ。
わかりました。自分の言葉で整理すると、Urbaniteは意図を示しつつAIと対話でき、処理の中身が見えるから間違いを早く見つけられて、導入は小さな流れから試して効果を測る、ということですね。
