拓海先生、お時間いただきありがとうございます。最近、プログラムを書かせて考えさせるAIの話を部下から聞きまして、正直意味が掴めていません。要するにうちの現場で使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を押さえれば現場導入の判断がしやすくなりますよ。今回は、AIが自分で”プログラム”を書いてその実行を”模擬”することで考える力を伸ばす手法を分かりやすく説明しますね。
「模擬する」とは、実際にプログラムを走らせるのとどう違うのですか。うちでは実機や既存システムを触らずに、イメージだけで動くのは怖いのです。
良い懸念です。ここでの「模擬実行」は、AIが書いたコードの動きを自分の頭の中で追い、途中で分からない部分は自分の知識で埋める動作を指します。要点は三つです。一、実物のシステムに手を加えず検討できる。二、AI自身の理解を検証できる。三、曖昧な判断も言語で表現して評価できるんです。
これって要するに、AIが設計書を書いて、その設計書通りに動くか頭の中で確かめて、一番良い設計を探すということですか？
まさにその理解で合っていますよ！簡潔に言えば、AIが複数の“設計案”（プログラム）を作り、自らその案を模擬実行して評価し、最も成果が出そうな案を選ぶプロセスです。堅実でリスクの低い手順ですよ。
では、現場に入れるときの投資対効果（ROI）はどう見ればいいですか。教育コストや誤判断のリスクが怖いのです。
素晴らしい視点ですね。ROI評価は段階的に行うのが現実的です。一、まずは小さな業務で実証（PoC）し、効果が見える指標を設定する。二、AIの出力を人がレビューする運用を最初に作る。三、効果が出れば段階的に自動化を広げる。こうすれば教育や誤判断のコストを抑えられるんです。
うちの現場は暗黙知が多いのですが、そういう曖昧で人にしか分からない判断もAIが扱えるようになるのですか。
可能性は高いです。今回紹介する方法は、単純な数値計算だけでなく、常識判断や倫理的判断、皮肉の理解などいわゆる“ソフトな推論”も扱えるように設計されています。ただし完全自動化はすぐには難しいので、人との協調がポイントですよ。
導入のために特別な開発チームが必要になりますか。それとも外部サービスで済みますか。
両方の選択肢があります。ポイントは目的とデータの性質です。要点は三つです。一、まずは外部のモデルでPoCして効果を確かめる。二、データの機密性やカスタム性が高ければ内製化する。三、内製化する際は段階的に専門人材を育てる。大丈夫、一緒に計画を立てればできますよ。
分かりました。では最後に、今回の論文の要点を私の言葉で整理してもよろしいですか。間違っていたら直してください。
いいまとめになりますよ。ぜひどうぞ。
