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導入を進めろと言われまして、生成系AIで作られた文章をどう評価すればよいか悩んでいるのですが、論文を読めば判断材料になりますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理すれば必ず判断できますよ。まず本質は、AIがどれだけ文章を作っていて、人がどれだけ関与しているかを数値化できるかという点です。今日は分かりやすく三点で整理して説明できますよ。
なるほど。投資対効果の評価が必要なのですが、そもそも人の貢献を数値にできるものなのですか。現場では『編集した』とか『指示した』という曖昧な場面が多いのです。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は情報量という切り口で貢献を評価します。要点は三つで、1 情報量を基準にする、2 人の入力が出力にどれだけ情報を付与するかを測る、3 実践でのケースに当てはめて妥当性を検証する、です。
情報量というと難しそうですが、つまりは人の関わりを何らかの重さで表すという理解でいいですか。これって要するに人がどれだけ価値を付けたかということですか。
素晴らしい着眼点ですね！概念的にはその通りです。具体的には、情報理論の枠組みを使って、AIの生成物に含まれる情報のうち、どの部分が人の指示や編集から来ているかを割合で表す方法です。身近に例えると、職人と機械が共同で作る製品で、職人の工程が製品の品質にどれだけ寄与したかを測るようなものですよ。
現場では編集中心のケースと、AIに創作を任せて指示だけ出すケースがあります。どちらが人の貢献が高いと評価されやすいのですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文の検証でも、編集や書き直しが中心のケースは人の貢献割合が高く、逆に創作支援やアイデア提供が中心だと割合は低く出ました。具体例では編集が約九二・八六パーセント、創作支援が約十六・一四パーセントという結果が示されています。
それは面白い数字ですね。では我が社で導入する際、どのような指標や運用ルールを作れば現場が混乱しませんか。
素晴らしい着眼点ですね！導入時の実務ポイントは三点あります。1 定義の明確化、つまり何をもって人の貢献とするかを合意すること。2 計測ルールの簡素化、經理が現場で使える簡単なスコアに落とすこと。3 モニタリングと教育、測るだけで終わらせず改善につなげることです。
なるほど、要するに測定は運用ルール次第で意味を持つということですね。わかりました、最後に私の言葉で確認させてください。今回の論文は、人の指示や編集がAI生成物にもたらす情報の割合を情報量という尺度で定量化し、編集中心と創作支援では人の貢献割合が大きく変わると示した、ということで合っていますか。
その理解で完璧です！素晴らしい着眼点ですね、田中専務。大丈夫、一緒に進めれば必ず運用に落とせますよ。次回は我が社の実務フローに当てはめた簡単な指標設計を一緒に作りましょう。
