AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内でAIの話が増えてましてね。AIに論文の査読なんて任せられると聞いて驚いておりますが、実際にはどの程度本物の専門家と近づけるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見えてきますよ。今回の研究は「Persistent Workflow Prompting（PWP）＝永続ワークフロープロンプティング」という考え方で、AIが手順を持って査読する仕組みを作れるんです。
プロンプトに手順を持たせる、ですか。要するにルールブックを与えてAIに沿わせるようなものですか？現場で活かせるかどうか、費用対効果が気になります。
いい質問です。ポイントは三つです。第一に専門家の思考を手順化してAIに与えること、第二にその手順を保持し続けることで結果の再現性を高めること、第三にバイアスを減らして本質的な欠陥を見つけやすくすることです。投資対効果は、初期の作業コストと長期の時間節約で評価できますよ。
これって要するに、人間の査読者が普段行っているチェックリストをAIの中に入れて、AIにその通りやらせるということですか？それなら現場でも説明がつきやすそうです。
まさにその理解で的確ですよ。良いまとめです。さらに重要なのは、ただのチェックリストではなく階層的で柔軟なワークフローを組むことです。そうすることで細かな論理の筋道や実験設計の評価まで踏み込めるようになるんです。
なるほど。でも現状の大きなAIは訓練データの偏りや、質問の出し方で結果が変わると聞きます。それをどうやって安定化させるんですか。
良い懸念です。PWPは「メタプロンプティング」と「メタリーゾニング（meta-reasoning）」という手続きで、AIに自分の判断を点検させるプロセスを組み込みます。これにより初期入力の偏り（input bias）を積極的に検出して補正できるようになるんです。
実務で言えば、現場の技術者が書いた報告書をAIにチェックさせるときに、AIが見落としを減らせるということですか。人的チェックの補強になる、と考えればよいですか。
その理解で正解です。AIは人の経験を補う形で、一定の範囲内で専門的な欠陥を安定して見つけることができます。導入は段階的にして、最初は二次チェックや事前スクリーニングに使うとリスクが低く、効果が見えやすいですよ。
最後に確認です。これって要するに、AIに「やり方」を教えて、そのやり方を守らせることで、人的資源を無駄にせず品質を守る仕組みを作る、ということですね。投資も段階的なら経営判断しやすいです。
その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒に要点を整理して、初めて導入する部署向けの簡単な手順書も作れますよ。次は実際の導入プランを三点に絞ってお示ししましょうか。
お願いします。では私の言葉でまとめますと、永続ワークフローを持たせたプロンプトでAIに手順を守らせ、まずは二次チェックから始めて投資対効果を見極める、という理解でよろしいですね。ありがとうございました。
