拓海先生、最近部下から「証拠がバラバラで判断できない」って相談が良く出るんです。こういうの、AIで何とかなる話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、証拠同士の矛盾を見つけて扱う研究が進んでいますよ。要点は三つ、検出、分類、解決です—まずは現状把握から一緒にやりましょう。
検出と分類と解決ですか。聞き慣れない言葉ですが、私たちの現場で言うと「どの情報を信用して良いか判定して順序付ける」ということで合っていますか。
その理解で正解ですよ。まずは”LLM（Large Language Model）大規模言語モデル”などを使い、証拠の内容を自動で読み取って矛盾を見つけます。次に、その矛盾が回答に関わるかどうかを分類し、最後にどちらの情報を優先するかを決めるという流れです。
でも現場のデータって曖昧だし、間違いもあるでしょう。それをAIが勝手に判断してしまって責任問題になりませんか。
良い懸念です。AIは完璧ではないので、その通り人間の監督が必要です。ここで鍵になるのは「どの段階で人が介入するか」を設計することです。要点は三つ、検出は自動、分類は提案、最終判断は人間という役割分担です。
それなら現場も受け入れやすいですね。で、技術的にはどんな矛盾があるか区別しているんですか。これって要するに、矛盾の種類ごとに扱いを変えるということ？
まさにその通りですよ。研究では”Answer conflicts 回答矛盾”と”Factoid conflicts ファクトイド矛盾”を分けて扱います。回答矛盾は結論自体が食い違う場合、ファクトイド矛盾は細かな事実の衝突です。扱い方を変えることで効率的に解決できるんです。
なるほど。導入にはコストがかかりますよね。こちらとしては投資対効果（ROI）を明確にしたいのですが、どの指標で測れば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！ROIを見るなら三つの指標が使えます。①誤判断による損失削減、②判断時間の短縮、③人間による確認作業の削減です。これらを現状の数値で試算すれば、導入判断がしやすくなりますよ。
現場スタッフはAIを信頼してくれるでしょうか。間違ったときに誰が責任取るのか不安になります。
大丈夫ですよ。導入は段階的に行い、まずは「アラート出し」として運用します。人が最終判断するフローを維持すれば、責任の所在も明確になりますし、信頼も徐々に築けます。一緒に運用ルールを設計できますよ。
わかりました、まずは小さく試して効果を測るということですね。最後に、私の言葉で確認させてください。要するに「AIで証拠同士の矛盾を見つけて、人間が優先順位を決める手助けをする」という理解でよろしいですか。
その通りです！素晴らしいまとめですね。小さな実験と人の監督で進めれば、必ず実務に馴染みますよ。一緒に進めましょう。
では私の言葉で一度整理します。AIは証拠の矛盾を自動で検出し、重要度に応じて提案を出す。最終判断は人間が行い、導入は段階的に行う、ということですね。
