AIBR プレミアム
拓海先生、お時間をいただきありがとうございます。最近、部下からAIで文献からデータを抜き出せると聞いていますが、本当に使えるものなのでしょうか。うちの現場に導入する価値があるのか判断したくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務。まず結論から言うと、大きな価値はあるんです。ただし、AIが間違う理由は2種類あると理解していただく必要がありますよ。大丈夫、一緒に整理していけるんです。
2種類というのは、技術的なエラーと解釈のズレという理解でよろしいですか。技術の限界ででたデタラメと、人間がどう読むかの違いですね。
まさにその通りです。学術的には幻覚（hallucination）と解釈（interpretation）という言い方をします。幻覚はAIがテキストにない事実を作り出すこと、解釈は同じ情報を別の正当な読み方で整理することなんです。ポイントは解釈が多くを占めるという研究結果でしたよ。
ええと、これって要するにAIが間違っていることよりも、人とAIで答え方が違うケースの方が多いということですか。だとしたらどの程度信用していいのかが問題になります。
良いまとめです。研究ではAIの明白な誤りは少なく、人間同士でも解釈差がありました。現実的な導入方針は三点です。まずAIを単独判断で使わず補助にすること、次に同じ質問を繰り返して解釈の幅を把握すること、最後に最終判断は専門家が行うことです。
同じ質問を繰り返すと解釈の幅が分かるというのは、データのばらつきを見るということですか。現場でどう運用すればいいかイメージが湧きますか。
その通りです。部署で例えるとAIは若手の優秀なアナリストのように多数案を作れるが、最終的な戦略はベテランが決めるべきです。繰り返し抽出で安定して出る要素は信頼度が高いと判断できますし、ばらつきの多い項目は人が精査する運用に向いています。
投資対効果の観点ではどうでしょうか。導入のコストに対してどのくらい効率化が期待できるのか、経営判断で知りたいのですが。
良い質問ですね。ここでも要点は三つです。初期は人の監督が必要で運用コストはかかるが、反復処理や大量文献の要約は人よりずっと早く、時間当たりの価値は高まります。次に、誤りよりも解釈差に注目すれば検査工数を削減して効率化が見込めます。最後に、小さなPoCで検証してから本格導入するのが安全です。
なるほど。最後に私の理解が合っているか確認させてください。今回の論文は、AIの問題は大部分が解釈の違いで、明確な捏造は少ないと述べている。そして運用はAIを補助として繰り返し確認し、人が最終判断する形が現実的だということですね。
完璧な要約です。素晴らしい着眼点ですね。これで社内提案書の骨子が作れますよ。大丈夫、一緒にPoCの設計もやれば必ずできますよ。
わかりました。では私の言葉でまとめます。AIは頼りになる部下候補だが、解釈のズレが出る。だから繰り返して検証し、人がチェックする体制をまず作るということで間違いないですね。
