拓海先生、最近部下から「研究倫理の審査にAIを使える」と言われまして、正直ピンと来ません。これって要するに審査を機械に任せるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、安心してください。ここで言うAIは完全に任せるものではなく、審査を支援するツールです。結論を3点で言うと、1) 初期の事前チェックが速くなる、2) 審査のばらつきが減る、3) 最新文献を参照しやすくなる、ですよ。
なるほど。専門用語で言うとLarge Language Model (LLM) 大規模言語モデルを特定用途に合わせる、という話ですか？でも実務の審査は責任問題もある。導入して現場の負担は減るのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず、LLMをそのまま使うと一般知識は得意だが組織固有のルールには弱いです。そこでIRB専用のデータで微調整（fine-tuning）し、検索機能で最新のガイドラインを引けるようにする。これにより担当者の事前作業が短縮できる、というイメージですよ。
でも誤りやコンテクストの取り違えがあったら怖い。投資対効果が見えないと決断できません。結局、導入コストとダメージコントロールをどう考えればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！本質は運用設計です。3つの防御が必要です。1) AIは決定を下さず推奨だけ出す、人が最終判断する。2) 出力は根拠つきで示す（どの条項や文献に基づくか）。3) 実装は段階的に行う（パイロット→スケール）。これで費用対効果を見ながら安全に進められるんですよ。
なるほど、段階的に導入するのは現実的です。ただ、現場は忙しくてAIに文書を読み込ませる時間もない。手間は逆に増えませんか。
素晴らしい着眼点ですね！実際にはAIが全部やるのではなく、まずはテンプレート化された入力フォームを用意して、最小限の情報で初期スクリーニングができるようにするんです。現場はフォームに沿って入力するだけで、AIが補助的分析とリスク指摘を返す、これなら手間は増えにくいですよ。
これって要するに、AIは事務作業を速くして、判断は人がやるようにするための“賢い検索とチェック機能”ということですか？
その通りですよ！まさに“賢い検索とチェック機能”です。要点は三つ、1) 組織ルールに特化して学習させる、2) 根拠を明示する、3) 段階的に運用して現場負荷を抑える。これで信頼性と効率性の両方を改善できるんです。
最後に一つ確認させてください。導入の初期にどんな指標を見れば本当に効果があるか判断できますか。具体的に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！導入初期は三つのKPIを提案します。1) 初期スクリーニングにかかる時間の短縮率、2) 人間による再チェックで修正された割合（誤提示率）、3) 審査プロセス全体のスループット向上。これを追えば費用対効果が見えてきますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では導入は“人が最終判断をする賢い補助ツール”を段階的に入れて、時間短縮と誤り率のモニタで判断する。これなら現場も納得しやすいです。ありがとうございます、拓海先生。
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