拓海先生、最近若手から「議論を機械に学習させる手法」があると聞きまして、正直ピンと来ておりません。これって経営にとって何か役に立つんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦る必要はありませんよ。今回の研究は「人の議論の骨組みを機械に学ばせる」ことを目指しているんです。具体的には、ある前提を元にどんな結論が正当化されるかを自動的に学べるようにするんですよ。
前提を機械が学ぶ、ですか。例えば現場の暗黙知みたいなものを拾ってくれるようなイメージですか。導入コストと効果の見積もりを先に知りたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！要点を三つで説明できますよ。第一に、この手法は不確かな前提や例外を扱える点、第二に、人間の与えた正例・負例から学べる点、第三に、既存の論理プログラミングツールで実行できる点です。ですから投資対効果はケース次第で確保できるんです。
不確かさを取り扱うのは分かりましたが、そのために特別な仕組みが必要ということでしょうか。既存のルールベースと何が違うんですか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと従来のルールベースは穏健に事実を当てはめるだけですが、本研究は「議論（argumentation）」という枠組みで対立する説明同士を検討する点が違うんです。競合する前提を比較して、どの前提が支持されるかを学べるんですよ。
なるほど、競合を精査するんですね。これって要するに学習によって『どの言い分が通るか』を自動判定できるようにするということ？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。技術的には「Brave reasoning」という考え方で、ある結論が『ある解（stable extension）に含まれるならば』成立するとみなす方法を用いています。ですから、場合によっては結論が複数あり得ることも扱えるんですよ。
ややこしい言葉が出てきましたね。Brave reasoningやstable extensionはうちの現場でどう役立つか、もっと分かりやすく教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！身近な例で言うと、品質クレームに対して複数の原因が考えられる時に、それぞれの説明が現場データでどれだけ支えられるかを検討し、最も支持される説明を提示できます。要点は三つ、現場データから学べる、対立する説明を比較できる、既存ツールで実行可能である、です。
ツールで実行できるのは安心です。導入時のデータはどれくらい必要ですか。現場から出る正例と負例で学べると聞きましたが、うちのような中小でも使えますか。
素晴らしい着眼点ですね！データ量に関してはケース依存ですが、本研究は小〜中規模の正例・負例から学べる点を重視しています。現場で明確にラベル付けできる事例があれば、段階的に導入して効果を確認できるんです。一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、うちの現場データを使って複数の原因候補を比較検討し、より支持される説明を機械的に示せるようにするということですね。私の言葉で言い直すと、議論の勝ち筋をデータで選べる仕組みを作るという理解でよろしいですか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。田中専務の言葉はとても本質を捉えていますよ。大丈夫、一緒に進めれば現場で使える形にできますから安心してくださいね。
