AIBR プレミアム
拓海先生、最近AIが出すフィードバックを使うと効率が上がるって聞きますが、本当に現場で使えるんですか？部下に言われて焦ってまして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずわかりますよ。まず結論から言うと、本論文は「AI（大規模言語モデル：Large Language Model、LLM）が書いたフィードバックは人間が書いたものと区別できないことが多く、誰だと思うかで評価は左右されるが、実際の活用（uptake）は必ずしも変わらなかった」と示しています。
それって要するに、AIの書いたアドバイスでも人が書いたと思えば高く評価されるが、結果的に現場が使うかどうかは別だと？
その通りです。もう少し分解すると、（1）参加者はLLM生成のフィードバックを正確に識別できなかった、（2）誰が出したと思うか（認知されたソース）が好意的評価を左右した、（3）しかし実際のフィードバック活用は評価だけで説明されなかった、という三点が核です。
なるほど。で、経営の観点で気になるのは「投資対効果」です。AIにお金をかけてフィードバックを自動化しても、現場が使わなければ意味がない。これって要するにAIを導入する価値は限定的ってことになるのでは？
良い視点です。結論だけで判断すると誤ります。論文は、フィードバックの品質（content quality）が活用を予測する最良の指標だったと指摘しています。つまり、AI導入は単に自動化することではなく、出力の品質管理と受け手のリテラシー（AI literacyとfeedback literacy）をセットで整備すれば価値が出せるんです。
具体的には現場で何を整えればいいんでしょう。うちの現場はデジタル苦手が多いんです。
安心してください。要点は三つです。第一に、AI出力の品質を評価する人間の仕組みを作ること、第二に、現場の受け手がフィードバックをどう解釈するか教育すること、第三に、AIが出したか人が出したかに関わらず、実際に行動に移せる具体的な示唆を重視することです。
これって要するにAIの出力をそのまま信じるんじゃなくて、品質管理と受け手教育をセットでやらないと意味がないということ？
その通りです。加えて、フィードバックの“出所”に関する認知バイアスを無視してはなりません。人は専門家だと思えば同じ文面を高く評価するが、それが直ちに行動に結び付くとは限らないのです。ですから導入計画は評価指標を明確にして段階的に投資するのが得策です。
よく分かりました。要するにですよ、まずはAIで出したフィードバックの質を人がチェックする体制を作り、並行して現場にフィードバックを読み解く力をつけさせる。そうすれば初期投資の効果が出やすいということですね。
