拓海先生、最近部署で「ツールとAIを組み合わせて複雑な判断を自動化できる」と聞くのですが、現場は混乱しています。要するに今のAIは必要な情報を外部のツールから取ってきて判断できるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を分かりやすく整理しますよ。まず、今の大きな流れはAI（特に大規模言語モデル）が外部のツールやデータベースを使って、単独では持たない「現場の正しい情報」を取り込めるようになっているんです。重要なのは、どう効率よく、そして遅延なく複数のツールを使うか。今回はそれを簡単にお話ししますよ。
それはありがたい。で、現場で言う“ツール”って、例えば外部の計算サービスや社内のデータベースということですよね。そうすると複数のツールを順番に呼ぶと時間がかかるのではないですか。
その通りです。従来はAIが順にツールを呼び、その返答を待って推論を続けるため、待ち時間が積み重なってしまいます。今回の考え方は順序立てて抽象的な「設計図」を最初に作り、その後で必要なツール呼び出しをまとめて実行することで、全体の遅延を減らす点にありますよ。
なるほど、順番を先に決めてからまとめて動かすと。これって要するに、現場で作業手順を先に紙に書いてから作業するのと同じですか。
その比喩は素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。もう少し正確に言えば、AIがまず抽象的な手順（何を取るかの設計図）を作り、次に各手順に対応するツールを呼び出して具体的な数値や事実で埋める。それによって計画は安定し、ツールの呼び方も合理的になるんですよ。
投資対効果はどう見ればいいですか。導入にコストをかけて現場が混乱してしまい、期待した効果が出ないことが心配です。
良い問いです。ここで要点を3つにまとめますよ。1) ツール呼び出しの回数と待ち時間を減らせば運用コストが下がる。2) 抽象的な計画を使うとモデルの応答が安定し、誤った判断が減るため検証コストが下がる。3) 複数ドメインにまたがる業務でも同じ設計図で対応できるのでスケールしやすい。これらが投資回収の主要因です。
現場で具体的にどのような問題に効くのでしょうか。例えば計算・参照・検証が混ざった問題の場合はどう扱うのかを知りたいです。
良い例ですね。例えば見積もり作成なら、まず必要な項目の抽象設計（材料の量、労務、外注可否）を作り、それぞれを計算ツールや社内DBに当てて数値を埋める。これにより途中でデータ待ちが発生しても並列化やバッチ化が可能になり、全体の処理時間が下がるんです。
それなら現場も受け入れやすそうです。ただセキュリティやデータ連携で弊社のような古いシステムだと難しいのでは。
その懸念は正当です。導入は段階的に行うべきです。まずは外部に出さない内部ツールだけで試し、抽象化の設計図とインターフェースを固めてから外部連携を拡大する。大事なのは安全性とROIを同時に担保することですよ。
分かりました。私の理解で整理すると、まずAIに抽象的な計画を立てさせ、その計画に従って必要なツールから情報を取ってきて埋めることで、応答の安定性と速度が上がり、結果的にコストが下がる。これって要するに「先に設計図を作ってから部材を揃える」と同じということで合っていますか。
まさにその通りです。素晴らしい着眼点ですね！その比喩で社内に説明すれば理解が早まりますよ。では最後に、田中専務、ご自身の言葉で要点を一度まとめていただけますか。
はい。私の言葉で言うと、AIにまず全体の手順を立てさせ、その手順ごとに必要なツールから数値や情報を一括で取りに行かせる。こうすることで処理が速くなり、判断のばらつきも減って、現場の負担とコストが下がる、ということですね。
