拓海先生、最近社内で「AIは文化に合っているか」を評価しなければならないと聞きまして。そもそもそんな評価が必要なんでしょうか。現場からは投資対効果を示せと言われています。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、重要なポイントは三つだけです。まずAIが文化的期待に反すると信頼を失い、次に運用コストが増え、最後に法的・社会的リスクを招く可能性がありますよ。
なるほど。でも社内にあるAI評価は多くが選択式のテストだと聞きます。そんなもので本当にわかるのですか。
素晴らしい疑問です！その論文はまさにそこを指摘しています。選択式、すなわちMCQ (Multiple-Choice Question、選択式質問)は表面的な一致を示すだけで、自由記述の場での振る舞いを捉えきれないことが多いのです。
これって要するに選択肢を与えるとAIが無理やり答えを選んでしまうから、実際の現場での振る舞いとは違うということですか？
その通りです！加えて、選択肢は不確実性や留保を表現する余地を奪います。企業で言えば、報告書に選択肢だけ置くと現場の微妙な判断を見落とすのと同じです。要点は三つ、MCQの限界、開かれた生成の必要性、評価基準の再設計です。
じゃあ、どうやって実務に落とし込めばいいのか。現場を止めずに評価を更新する方法があれば教えてください。
いい質問ですね。一歩ずつできますよ。まず小さな実証（PoC：Proof of Concept、概念実証）でオープンエンドな対話を試し、次に業務に即したシナリオで評価基準を設け、最後に結果を事業指標に結びつけます。小さく始めて確実に示すのが鍵です。
事業指標に結びつけるというのはROIを示せということでしょうか。投資対効果を示さないと稟議が通りません。
その点も安心してください。評価項目を顧客満足度や問い合わせ削減、誤認防止といった具体的なKPIに結びつけるのです。短期で示せる指標を一つ、長期の信頼維持を一つ、という具合に設計できますよ。
よくわかりました。これなら社内向け資料に書けそうです。要するに、選択式だけでは不十分で開かれた対話を業務に合わせて評価し、KPIに結びつけるということですね。
まさにその通りです！短く言えば、MCQはレーダーの一角だけを映すようなもので、全方位を見渡すにはオープンエンドな試験が必要です。一緒にやれば必ずできますよ。
では私の言葉でまとめます。今回の論文は「選択肢で評価すると本当の文化的振る舞いを見誤る。現場での自然な対話を評価に組み込み、経営に結びつく指標で示せ」ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
