AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「ケースワーカーの判断をAIで支援すべきだ」と言われて困っているんです。予測モデルという話も出ているのですが、正直私にはよくわからないのです。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を端的に言うと、既存の予測モデルだけに頼るのは危険で、現場の詳細な記録（ケースノート）を組み合わせることで精度と公平性が改善できる可能性があるんですよ。
それは要するに、今の数字だけの評価では見落とす事実があって、現場の文章を入れればより正しい判断につながるということですか？
その通りです。簡単に言えば、従来のリスク評価（Risk Assessment＝RA）は数値化された情報に偏りがあり、ケースノートのような文脈的な記述が入るとその偏りが和らぐ場合があるんです。
でも現場の文章というのはばらつきが大きくて、統一できるのかと不安です。導入コストや現場の負担も気になりますが、その辺りはどうですか？
素晴らしい問いです。要点は三つあります。第一にデータの質と一貫性の評価、第二に自動化できるテキスト解析の適用、第三に導入段階での業務負荷の最小化です。順に説明しますね。
その自動化というのは、要するに機械が文章を読んで要点を摘出してくれるということですか？テキスト解析といっても信用できるのでしょうか。
はい、機械によるテキスト解析は長年の技術蓄積がありますが、現場の言い回しや方言などに配慮が必要です。ここでも重要なのは『モデルを盲信せず、ケースワーカーの判断を補助する使い方』であり、運用設計が鍵になりますよ。
運用設計というのは具体的に何を指しますか。現場の負担を減らすために、どこに投資すればよいのでしょうか。
現場負担を下げるには、まず既存の記録様式を尊重しつつ、最低限の構造化（たとえばテンプレートやキーワード支援）を入れるのが良いです。投資先は教育と既存システムへの軽微なツール統合で十分な場合が多いのです。
なるほど。最後に一つ確認ですが、導入した場合の効果はどのように測ればよいですか。投資対効果を示せないと役員に説明できません。
効果測定は目的に応じて三つの指標で評価します。第一にリスク検出の精度、第二に誤判定による不利益の削減、第三に現場の作業時間や費用の削減です。これらを事前にベースラインで測ることで、投資対効果を示せるのです。
分かりました、要するに今の数値中心の仕組みだけだと偏りが出やすいので、ケースノートのような現場の文脈をデータに取り込めば精度と公平性を高められるということですね。私の理解はそれで正しいでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まさにその通りで、ただし導入は段階的に行い、運用設計と継続的評価をセットにすることが成功の鍵です。
よく分かりました。まずは小さなパイロットで現場のデータを確認し、効果を見える化してから拡張する方針で、私から役員に提案してみます。ありがとうございました。
素晴らしい決断ですよ、田中専務。現場の信頼を得つつ段階的に進めれば、無理なく効果を示せますから、一緒に資料を作りましょう。
