拓海先生、最近「AIが論文を読んで要約する」と聞きましたが、本当に人間の専門家より上手にやれるんですか。うちの現場で使えるなら検討したいのですが、見極め方を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、ある種の“言語エージェント”は文献検索、要約、矛盾検出で専門家と同等かそれ以上の成果を出しているんですよ。大丈夫、一緒に要点を整理して、実務での意味合いを掴めるようにしますよ。
「言語エージェント」って聞き慣れない言葉ですが、要するに何が動いているんですか。うちの課長でも使えるレベルの説明でお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと「言語エージェント」は大きな言語モデルをベースにして、検索や参照、外部ツールの呼び出しを自律的に組み合わせるソフトウェアです。専門用語を避けると、図書館で人に代わって本を探し、要点を書き出し、矛盾がないか照合する秘書のような役割ですね。
なるほど。で、投資対効果はどうですか。導入しても誤情報（hallucination）が多ければ現場は混乱しますよね。これって要するに現場の人を楽にするどころか手間が増えるリスクもあるのではないですか？
素晴らしい着眼点ですね！重要な点は三つです。第一に、モデル単体では誤情報が出るが、エージェントは外部データベースや参照（引用）を組み合わせて検証できる点。第二に、どの作業が自動化に向くかを見極めれば人的負荷は確実に下がる点。第三に、運用ルールと検証フローを整備すれば誤情報リスクは管理可能である点です。
運用ルールというのは、具体的にどんなものですか。たとえば部長が要約をAIで出して会議で共有する、というフローで済むのか、それとも必ず人間がチェックする必要があるのか。
素晴らしい着眼点ですね！導入は段階的に進めるべきです。まずは非意思決定用途、たとえば調査メモや参考要約に限定し、人間が最低一名で確認する体制を作る。ただし高信頼の領域では二段階確認を要求するなど、用途ごとに検証ルールを決めると良いです。
現場の負担を下げる、検証ルールを決める、段階的導入。わかりました。最後に、社内で説明するときに押さえるべき要点を三つで教えてください。短くて確実に伝えられる言い方をお願いします。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一、文献探索と要約を自動化すれば調査時間が大幅に短縮できる。第二、出典と照らす運用ルールで誤情報のリスクを管理できる。第三、まずは低リスク領域で効果を確認してから拡大する、です。
ありがとうございます。では私なりにまとめます。要するに、AIは図書館の優秀な秘書になり得るが、最初はチェック体制を入れて使い勝手を確かめるということでよろしいですね。これなら経営判断もしやすいです。
