AIBR プレミアム
拓海先生、最近『AIが科学を変える』なんて話を耳にしますが、実務目線で言うと何が一番変わったんでしょうか。うちの現場ではまず費用対効果を知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、最近の研究は『定義された課題を大量データで解く力』が格段に上がったのです。大丈夫、一緒に見ると要点は3つに集約できますよ：性能の向上、データ依存、そして発見過程の限界です。
つまり、データを与えれば機械はよく働く、と。ですが、現場で新しい課題をどう見つけるか、という部分は人間のまま、ということですか。
その通りです。ここで重要な言葉が『易しい問題（the easy problem）』と『難しい問題（the hard problem）』です。易しい問題は最適化関数が定義できる仕事で、難しい問題はそもそも何を最適化すべきかを見つける仕事です。大丈夫、順を追って説明しますよ。
うちの製造で言えば、欠陥検出や歩留まり予測は『易しい問題』と考えていいですか。これに投資すれば短期的なROIは期待できそうです。
まさにその通りですよ。易しい問題は入力・出力・評価基準が明確なので、データさえ揃えばAIは一気に効果を出せます。投資の設計ではデータ取得コストとモデル運用コストを最初に押さえると良いです。
では『難しい問題』は具体的にどんな場面ですか。これって要するに“新しい発見を生むような発想力”を機械に期待するということですか？
良い整理ですね！要するにその通りです。難しい問題は『何を問うか』を絶えず再定義しなければならない領域で、制約が曖昧で仮説生成と概念の書き換えが必要です。この領域は現状のAIには難易度が高く、人間の認知科学や専門家の直感が重要になりますよ。
扱うデータが少ない分野や、現場の経験則が物を言うような課題はやはり人間の判断が要る、と。じゃあ研究者はどうやって機械に手伝わせるのですか。
ポイントは人間と機械の役割分担です。研究者は問題の構成や評価軸を設定し、AIは与えられた評価に対して探索と最適化を行う。この協働を設計するのが当面の実務の肝です。安易に全面自動化を狙うより、まずは『補助ツール』として導入するのが現実的ですよ。
分かりました。最後に私の理解を確認させてください。要するに貴論文は『大量データで解ける問題はAIに任せ、問題発見や概念転換が必要な場面は人間が主導する』ということですね。これで社内説明が出来そうです。
素晴らしい表現です！その理解で会議を進めれば、投資判断も現場導入もスムーズになりますよ。大丈夫、一緒に進めば必ずできますよ。
