AIBR プレミアム
拓海先生、最近AIを現場に入れる話が増えていると聞きますが、視覚に頼るAIが間違ったとき、目の見えない人はどうやって確かめるんですか。部下から『これで生産性上がります』と言われても、現場導入のリスクが読めなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！目が見えない方がAIの視覚出力を非視覚的にどう検証するかを扱った研究がありますよ。結論を先に言うと、AIは完璧でないという前提を現場設計に組み込めば安全性と信頼性が上がるんです。
これって要するに、AIの出力が間違っても誰かがチェックできる仕組みを組み込めば良いということでしょうか。それならコストと手間が増えますが、どう説明すれば役員に理解してもらえますか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を三つに絞ると、第一にAIの誤りは避けられないこと、第二に視覚に頼る説明（Explainable AI, XAI＝説明可能なAI）は視覚前提が多く盲人に届きにくいこと、第三に盲人は別の感覚や人との連携で検証する戦術を取るということです。
視覚前提の説明が届かない、というのは現場ではどんな不都合が起きますか。うちの工場で言えば表示画面の内容を盲目の作業者がソフトに頼るとミスが増えるのではと心配です。
その通りです。研究では複雑なレイアウトや文化的文脈の違いで誤認識が起き、それを視覚的に説明するだけでは盲人は誤りを検出できませんでした。だから現場では複数の検証経路や人的な確認を前提にした運用が重要になるんです。
人的確認を入れると効率は下がりますよね。コストを抑えつつ安全を確保する具体策はありますか。検証用の別デバイスとか、社員教育の観点で押さえるべき点を教えてください。
良い質問です。まず低リスクの文脈で実験し、盲人が使う非視覚的な検証法を観察して運用に落とし込むこと、次にAIの提示する自信度や根拠の計算方法を可視化ではなく音声や触覚で伝える工夫、最後に社内での異文化・異言語誤認を想定したクロスチェック体制の設計が有効です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。では最後に整理します。要はAIは完璧ではないから、視覚前提の説明だけに頼らず、非視覚的検証経路と人的なバックアップを設けるのが肝心ということで合っていますか。自分の言葉で言うと、AIの答えを盲人も使える形に“噛み砕く”仕組みを作るという理解でよろしいでしょうか。
その通りです。要点は三つ、AIは誤る、説明は視覚依存を外す、現場は多重検証を組むこと。説得力ある説明で投資対効果を示しながら現場導入を段階的に進めれば必ず成果が出せますよ。
