AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、社内で「AIで社員のメンタルケアをやれないか」と話が出ておりまして、PsyLiteという名前を聞きました。要するに我が社のような中小製造業でも現場に導入可能な軽いAIという理解でいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。結論から言うと、PsyLiteは「軽量でローカルに動かせる心理カウンセリング用の大規模言語モデル（LLM：Large Language Model／大規模言語モデル）」を目指した取り組みで、特にハードウェア制約のある現場での利用を念頭に置いていますよ。
それは安心です。ただ、現場のITリソースは少ないです。導入コストと効果をどう見積もればよいですか。高い機械を入れる余裕はありません。
素晴らしい着眼点ですね！ポイントは三つです。第一に、PsyLiteはモデル圧縮とメモリ効率化でCPUでも動くレベルまで軽くしている点。第二に、ローカル運用によりデータ漏洩リスクを下げられる点。第三に、会話の安全性とカウンセリング品質を訓練段階で重視している点です。これらがコスト対効果の観点で効いてきますよ。
「メモリ効率化」と言われてもピンと来ません。現場のPCに入れるのは不安です。具体的にはどれくらい軽いのですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単にいうと、PsyLiteは読み込み方式や圧縮技術を工夫して、以前はGPUでしか動かなかったモデルをメモリ5GBのローカル環境でも応答できる水準に近づけています。これは、重たいファイルを分割して必要な部分だけ取り出すような工夫で、現場のマシンでも試験運用が可能になるという意味です。
なるほど。ただ安全性が心配です。社員の相談内容が外に漏れないか、あるいはAIが不適切な助言をしないかが怖いです。これって要するに、うちの情報と社員の安全を守れるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！要するにそういうことを目標にしていますよ。PsyLiteは会話の安全性を高めるために、二段階の訓練を行っています。第一段階は専門データと一般データを混ぜた教師あり微調整（Supervised Fine-Tuning）で基礎を作り、第二段階は人間の好みや安全性を反映する強化学習（Preference Optimization／ORPO）で不適切な応答を減らす設計です。
強化学習という言葉は聞きますが、経営判断で気になるのは「責任の所在」と「誤った助言が出たときの対処」です。現場における運用フローはどう考えればよいですか。
素晴らしい着眼点ですね！運用面は三層に分けて考えると良いです。第一層はローカルでの一次対応で、AIは相談の受け皿と簡易エスカレーションの判断をする。第二層は人間の専門職（社内外のカウンセラー）によるレビュー。第三層は記録と監査で、ログや回答ポリシーを管理者が確認する体制です。これにより責任と安全を明確化できますよ。
分かりました。最後に、社内で説明するときに押さえるべきポイントを三つ、短く教えてください。できれば現場向けに言いやすい言葉でお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！三つにまとめますよ。第一に、「データは社内にとどめる」のでプライバシーが守られること。第二に、「軽い仕組みで試験運用できる」ので初期投資が抑えられること。第三に、「AIは相談の入口で、人間が最終判断をする」ので責任の所在が明確になること。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。自分の言葉で確認します。PsyLiteは社内で動く軽いAIで、個人データを外に出さずに一次対応を自動化し、重大な案件は人が対応する仕組みを作るということですね。これなら我々でも試せそうです。
