拓海さん、最近また難しい論文が出ていると聞きました。数学問題をAIで解く精度を上げるという話ですが、うちの現場に関係ありますか？私は数字は嫌いじゃないが、AIの細かい仕組みは苦手でして。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、複雑な数学問題をただ丸ごと考えさせるのではなく、問題を小さく分けてコードで検算し、間違いがあれば自動で直す仕組みを作ったものですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、AIが間違ったら人間が直すんじゃなくて、AI自身がチェックして直すということですか？それだと現場に入れる価値がありそうに聞こえますが、具体的にはどう動くのですか。
良い質問ですね。要点を3つにまとめると、1) 問題を複数の小さな論理的な段階に分解する、2) その各段階をコード（計算プログラム）で実行して厳密に確認する、3) 結果を踏まえて自分で答えを修正する、という流れです。ビジネスでいえば、大型案件を工程に分けて検査工程を挟むようなイメージですよ。
検査工程を入れるというたとえは分かりやすいです。で、コードを使うと何が違うのですか。うちの若手がエクセルで計算すれば同じではないですか。
素晴らしい着眼点ですね！エクセルは一つの計算をする道具だが、今回の仕組みではAIが自分で複数の小工程を作り、各工程の出力をコードで厳密に検算して、それを次の工程の説明や人間への説明（説明可能性）に使える点が違うのです。コードは再現性が高く、細かな中間結果も取得できるので、問題のどの部分で誤りが起きたかが追跡しやすいのです。
なるほど。これって要するに、複雑な計算や推論を小分けにして、各塊をコードで検算して、間違いがあれば自分で修正する、ということですか？
その通りですよ！非常に本質を突いています。これにより従来の大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）だけで行う曖昧な推論よりも、正確性が向上します。大丈夫、一緒に導入設計を考えれば現場に落とし込めるんです。
導入のコストが気になります。コード実行環境やエンジニアが必要ではないですか。投資対効果の目安がわからないと、現場に押し付けられません。
良い視点です。要点を3つにまとめますね。1) 最初はパイロットで限定的な問題ドメインに適用し、効果を測ること。2) コード実行はクラウドや既存のスクリプト環境で代替可能で、必ずしも高コストな仕組みを最初から要さないこと。3) 精度が上がれば人手による検算コストやミスのコストが下がるため、中長期で投資回収が見込めること。大丈夫、一緒にROI試算も作れるんです。
分かりました。最後に、私の言葉でまとめますと、問題を分解してコードで厳密にチェックし、AIが自ら間違いを正す設計により、複雑な数学的推論の精度が高まる、ということですね。それなら社内の品質管理にも応用できそうです。
