AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「選手の評価にAIを使える」と聞かされて戸惑っております。これ、本当にわれわれのような会社の意思決定に役立ちますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、今日はサッカーの研究を題材に、直感で掴める形で説明しますよ。要点は三つにまとめますから、最後に投資対効果の話もしますね。
なるほど。学術の話は分かりにくいので、まずは結論だけ教えてください。結局何ができるようになるのですか？
要点一、選手が別のチームに移っても期待される貢献度をシミュレートできる。要点二、試合の一連の出来事を”言葉の並び”のように扱い、次に起こるプレーを予測する。要点三、ファインチューニングで実務データに合わせると評価が精緻化する、という研究です。
ふむ。専門用語を避けるとどういうイメージでしょうか。われわれの人事で例えると、選手が他部署に移っても同じように働けるかを事前に予想するようなものでしょうか？
その通りですよ。比喩で言えば、選手はある『職務記述書』のもとで評価される。ここではプレーの連続が職務の仕事内容に相当し、モデルはその連続から将来の貢献を推定できるのです。
これって要するに、過去の仕事ぶりを材料にして、新しい環境でも期待値を出せるということ？
まさにそうですよ。素晴らしい着眼点ですね！ただし注意点も三つあります。第一にデータの質、第二にモデルの適合性、第三に評価指標の選び方。これらを整えれば実務で使える予測になるのです。
投資対効果の観点で教えてください。うちのような製造業がこれを導入すると、どの段階で効果が見えるものですか？
良い問いですね。短期で見ると現場の可視化と意思決定の高速化が成果として現れる。中期では人員配置や採用判断の精度向上だ。長期では戦略的投資のリスクが下がるため、ROIが改善するのです。
導入のハードルは高そうですが、実務でのリスクはどう抑えますか。データの取り方から教えてください。
まずは小さく始めることです。短期間で意味のあるメトリクスを選び、過去データで再現実験を行い、次に限定的なパイロットで検証する。失敗しても学習できるように評価設計を組んでおけばリスクは限定されますよ。
分かりました。投資は段階的に、まずは現場の評価指標を明確にして試す。これなら納得できます。最後に、私の言葉で要点を一言で言ってもよろしいですか？
ぜひお願いします。あなたの言葉で整理すると理解が深まりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、過去のプレーの連続を学習したモデルで、選手が別チームに行ったときの期待貢献をシミュレートできる。まずは小さな実験でデータと指標を固めて、段階的に導入する、という理解で間違いありませんか。
