拓海さん、最近社内の若手が「LLMを使えばコーディングが速くなる」と言うのですが、本当にそんなに頼っていいものなのでしょうか。投資対効果と現場導入のリスクが心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に申し上げると、LLMは補助に優れるが人が検証しないと誤りを拡大しかねないですよ。大事なポイントを3つにまとめると、信頼性、証拠の透明性、現場での使い方の設計です。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
信頼性というのは、具体的にどう判断すればよいですか。若手は便利さだけで導入を勧めますが、間違いを見抜くのは経験が要りますし、検証に時間がかかれば意味がありません。
良い質問ですよ。わかりやすく言うと、信頼性は『答えをそのまま使ってよいかどうか』の指標です。1) 出典や根拠が示されるか、2) 一貫性があるか、3) 小さなテストで検証できるかを見ます。これを自動化やチェックリストに落とし込めば、現場の負担は減りますよ。
出典や根拠ですか。若手の説明はいつも「ネットで見つかった」とか「モデルが言ってます」だけで、具体性に欠けます。それは要するに信頼できる証拠が示せないということですか？
その通りです！モデルはしばしば根拠を曖昧に答えます。ここで重要なのは「エビデンスベース（evidence-based）な情報を求める姿勢」です。AIが示す提案に対して、誰がいつどのデータでそう言ったのかを確認できる仕組みが必要ですよ。
なるほど。では、現場に導入する際はどんな手順を踏めばいいですか。コストを抑えつつ安全に実験する方法を教えてください。
大丈夫、簡単にできますよ。まずは小さなパイロット、重要でないコードやドキュメント作成から始めて検証ルールを作る。次に検証担当を明確にし、AIの提案に対して必ず人がレビューするルールを入れる。最後に効果を定量化して継続判断する。これが実務で効く3ステップです。
ふむ。で、論文ではLLMがどれくらい「研究で有効とされる作法」を理解しているかを調べたそうですが、要するにAIは研究で示された良い手法に従えるということですか？
良い本質的な質問ですよ。結論から言うと、完全には従えません。LLMは多くの研究主張に同意する傾向があるが、根拠を曖昧に示し、実践に落とし込む行動（行動様式）は一貫して再現できないことが論文で示されています。
それは要するに、AIが言うことをそのまま信用すると誤った運用になる、ということですね？
その通りです！ただし、それを恐れて導入しないのも違います。AIは補助として使えば生産性が上がる局面が多い。ポイントはルール設計と検証プロセスの導入です。まず小さく始めて、効果とリスクを数値で追う、これが正攻法です。
わかりました。では社内会議で使える整理を最後に一つだけ。これを短く言うとどうまとめれば株主や社長に説明できますか。
短く3点です。1) LLMは生産性を上げる補助ツールである、2) 根拠の提示と検証ルールを必須にする、3) 小さな実験で効果を数値化してから展開する。これを伝えれば十分に理解が得られるはずですよ。
なるほど、自分の言葉で言うと「AIは便利だが、そのまま信じずに根拠を要求し、まずは小さく試して効果を測るべきだ」ということですね。よし、これで説明してみます。ありがとうございました。
