拓海先生、最近若い人たちが「ChatGPTが説明できるか」って話をしていて、部下からも導入を検討するように言われています。ただ、さっぱり実務の判断に使えるか分からないのです。要するに、うちの現場で起きた不具合の原因をAIに推定させて、それを会議で説明に使えるレベルになるんですかね？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば見通しが立つんですよ。結論ファーストで言うと、ChatGPTは「説明的推論（Explanatory inference）」をかなりの範囲で実行でき、仮説を立て、評価し、提示する能力があるんです。ですが適用時には三つの留意点が重要ですよ。
三つの留意点、ですか。具体的にはどんな点でしょう。うちの現場で言えば、投資対効果、現場で使えるか、説明責任の三つを心配していますが、それに近いでしょうか。
その通りです。要点は三つです。まず一つ目、ChatGPTは言語と視覚の範囲で創造的な仮説生成と評価ができる点です。二つ目、感覚的・現場固有のデータ（触覚や匂いなど）には弱い点。三つ目、提示される説明は確率的な判断に基づくため、人間の検証プロセスを必ず組み合わせる必要がある点ですよ。
なるほど。要は「現場のデータと人の検証を前提にすれば、会議で使える説明案をAIが提示してくれる」という理解で合っていますか。うちの部署はExcelが中心で、AIへの入力データの準備がネックになりそうです。
素晴らしい着眼点ですね！データ準備は確かにボトルネックになりがちです。ここも三つの段階で考えるとよいです。まず既存の記録を整理して構造化する、次にAIに与えるための要約を作る、最後にAIが出した仮説を現場で小さく検証するのです。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
で、これって要するにAIが『原因の候補を出してくれて、人がその中から一番筋の良い説明を選ぶ手助けをしてくれる』ということですか？投資対効果で言うと、どれくらい効果が見込めますか。
まさにその理解で合っています。投資対効果はケースによりますが、三段階で効果が出ます。短期的には議論の質が上がり意思決定が早くなる、中期的には類似事象の再発防止につながる、長期的には知識資産として社内に蓄積できるのです。とはいえ初期投資としてデータ整備と小規模検証は必要です。
わかりました。最後に、実際にこの論文はどんな証拠でChatGPTの能力を評価しているのですか。うちの現場の納得感のために、どの辺りを確認すればいいか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！論文ではベンチマークを用いて、仮説生成（creative inference）と仮説評価（evaluative inference）を複数ドメインでテストしています。結論としては、言語と画像の範囲で高い性能を示したが、感覚や内部状態に関する説明は弱いと報告されています。ですから現場で使うには、言語化できる証拠と写真などの視覚データを整備することが重要です。
なるほど。では私の言葉で整理します。AIは人の代わりに原因を決めるわけではなく、候補を出して評価の材料を示すツールで、特に言語や写真で説明できる事象には強い。データ整備と現場での検証をセットで行えば実務に使える、ということで間違いないでしょうか。
その通りです！素晴らしいまとめですよ。一緒に小さな実験から始めて、結果を会議で使える形にしていきましょう。
