拓海先生、お忙しいところ恐縮です。最近、社内で『AIを現場に入れるべきだ』と若手が言うのですが、専門家を模したAIが逆に判断を誤るケースがあると聞きました。要するに専門化すると良くないことがあるのでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、結論を先に言うと、専門化は『現場では有利になるが、環境が変わると合理性が崩れることがある』のです。今日はその理由と実務への示唆を三点に分けて説明できますよ。
なるほど。具体的にはどんな実験でそれが分かったのですか。うちの現場に当てはめるために、実験の枠組みを手短に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言えば、一般型AIと特化型AIを同じ意思決定タスクで比較しました。参加した特化型はバイオ系と経済系の専門家モデルで、同じ資源配分やリスク選好の設問に答えさせています。
その結果、どういう指標で『合理性が崩れる』と判断したのですか。難しい指標が出てきても困りますので、要点だけ教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。一つ、GARP (Generalized Axiom of Revealed Preference／一般化された顕示選好の公理) と呼ぶ基準で選好の一貫性を見ています。二つ、CCEI (Critical Cost Efficiency Index／重要費用効率指数) で効率性を数値化しています。三つ、リスク条件を高めると特化型がより逸脱を起こしやすい傾向があったのです。
これって要するに、特定分野に強いAIは『その分野での常識や前提』に引きずられて、全体最適を見失うことがあるということですか？
その通りです、素晴らしい着眼点ですね！要点をもう一度三つにすると、第一に特化は短期では有利だが一般条件が変わると弱くなる、第二に特化は内部の仮定を過信しやすい、第三にしたがって導入時は適応力とモニタリング設計が重要です。
投資対効果で言えば、特化型を導入する価値はどのように評価すればよいですか。現場は混乱させたくないので、導入基準が欲しいのです。
素晴らしい着眼点ですね！経営判断向けには三つの指標で評価できます。一つ、タスクの環境安定度（環境が固定的か変動的か）。二つ、説明可能性と監督コスト。三つ、失敗時の損失の大きさです。これらで期待値を概算すれば投資対効果は見えますよ。
監督コストや損失という言葉はわかりやすいです。では、現場に導入するときの実務的な準備は何が必要ですか。現場が混乱しない段取りを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！実務準備は三段階です。まず小さなパイロットで評価し、次に人間が介入する監視ルールを決め、最後に性能が劣化した場合のロールバック計画を用意します。要は段階的導入と安全弁が鍵です。
分かりました。最後に私の理解を確認させてください。要するに『専門化は強みだが、一律に信頼すると場面で害を生む可能性がある。だから段階導入と監視をセットにして初めて投資が回収できる』という理解で合っていますか。これなら現場にも説明できます。
その通りです、完璧なまとめですね！大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。次回は具体的な評価シートを作りましょう。
