拓海さん、最近の論文で「AIは真理の体系性に頼れるか」みたいな話を見つけたんですが、経営判断にどう関係するかよく分かりません。要するに、AIに道徳的判断や価値判断まで任せて大丈夫って話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！大事な問いです。端的に言えば、AIが頼れるかは領域ごとの「真理の体系性（systematicity）」に依存しますよ。今日はポイントを三つに絞って、順を追って説明しますね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
「真理の体系性」って言われてもピンと来ません。現場の判断で言えば、データの一貫性があるかどうかってことですか？それとも別の話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！近いですが少し違います。ここは三段階で。第一に「真理の体系性(systematicity)」とは、事実や真偽が互いに推論でつながっている性質を指すんです。第二に、AI、特に大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs 大規模言語モデル）は、この体系性を手掛かりに欠けた部分を埋めて推測する。第三に、規範領域（normative domains 価値判断の領域）はその体系性が乏しい、つまり『あsystematicity（asystematicity）』である可能性が高いのです。
なるほど。これって要するに、技術的にはAIは情報を埋められても、倫理や価値のような”正解が一つに定まらないもの”は苦手ということですか？
そうなんです！素晴らしい整理です。整理すると要点は三つです。1) 事実領域は相互に矛盾しにくい体系を作ることが多い。2) LLMsはその体系性を利用して誤りを補正・補完できる。3) 規範領域は価値の対立や多様性が強く、体系性が弱いため、AIは外挿や自動修正が難しい。だから投資対効果を考えるなら、何を任せ何を人で残すかを戦略的に決める必要がありますよ。
投資対効果という観点で具体的にはどう判断すればいいですか。現場からは「全部AIにやらせれば効率化だ」と言われますが、どこに注意を払えばいいでしょう？
いい質問ですね！ポイントは三つ。第一に、業務が「事実の分類やパターン検出」ならLLMsは高い投資対効果を出せます。第二に、業務が「価値判断やトレードオフの決断」なら人間の関与が不可欠です。第三に、ハイブリッド運用—AIが候補を示し人が最終判断する—が最も現実的で安全です。大丈夫、段階的に進めればリスクは抑えられますよ。
じゃあ、われわれのような製造業で求められる判断はどの辺に当てはまりますか。品質管理や取引先の選定など、判断に倫理や価値が絡む場面が多いのです。
素晴らしい着眼点ですね！製造業では二層の判断が多いです。一つはデータで解決できる工程の最適化や不良検知などの事実領域で、ここはLLMsやAIセンサーが力を発揮できます。もう一つは取引先選定や労務判断のような価値判断領域で、ここは社内の価値観や戦略が反映されるべきです。実務ではAIが候補や分析を出し、最終的な価値判断は経営が行うハイブリッドが現実的です。
分かりました。これって要するに、AIは情報を補ってくれるが、価値の最終決定は人がやらないといけない、ということですね。自分の言葉で言うと「AIは有力な補佐役だが、最後の舵取りは人間が握るべきだ」という理解で合っていますか？
その通りです！素晴らしい整理です。まとめると三点。1) AIは体系性のある領域で高い補完能力を発揮する。2) 規範や価値が絡む領域は体系性が弱く人間の介入が必要である。3) ハイブリッド運用でROIを最大化しつつリスクを管理する。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
はい、分かりました。自分の言葉で整理します。AIは現場の事実を補助して効率化してくれるが、会社としての価値判断や最終決断は人間が責任を持つ。これを踏まえて社内で議論を始めます。拓海さん、ありがとうございました。
