拓海先生、最近部下から「論文の図表のキャプションをAIで作れば楽になる」と言われまして。うちの技術報告でも使えるものか、要するに費用対効果を知りたいのですが、どう見るべきですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見れば必ず分かりますよ。要点は三つで整理できますよ。まず何ができるか、次にどこが苦手か、最後に現場導入のコストと効果です。これらを順に確認していきましょう。
わかりました。で、論文著者がAIで生成されたキャプションをどう使っているか、現場に近い知見になりそうですか。これって要するに「AIが下書きを出して、人が手直しする」プロセスの話ですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにそうです。論文著者はAIを“資源”として使い、生成結果をコピーして手直しするケースが多いのです。要点を三つにまとめると、生成文の利用率、生成文の長さと詳細志向、そして複雑図に対する限界です。
つまり、うちがやるなら「人が手を入れて仕上げる」前提でAIを使うという判断ですね。現場ではどれくらい手直しが必要なんでしょうか。
よい問いですね。研究参加者の観察では、多くが最初に生成をコピーしてから、具体的な数値説明や図の参照を加えるためにかなり手直ししていました。より短く要点だけ欲しい場面と、図の細部を説明したい場面で手直しの量が変わるのです。
それは安心材料です。ではAIが得意な図と不得意な図はどう区別すればいいですか。現場の図面や工程フローだとどうでしょう。
素晴らしい着眼点ですね！一般にAIは見た目で説明できる図、たとえばグラフや写真に基づく図は得意です。逆に概念的で複雑な構造図や、作者固有の意図が強い概念図は不得意です。ビジネスの比喩で言えば、決算書の数字を要約するのは得意だが、会社の暗黙知や文脈を読み取るのは苦手ということです。
なるほど。実務に落とすとき、我々はどこに注意すれば良いですか。品質管理や責任の面です。
よい視点です。要点は三つ。検証プロセスを組むこと、生成文に必ず人の承認を入れること、そして生成結果の信頼限界を教育することです。特に学術写し取りや誤った参照表記を防ぐために、必ず元データ照合を行う運用が必要です。
これって要するに、AIは『下書きのスピードを上げる道具』であって、最終的な品質は人が担保する、ということですね？
その通りです、素晴らしい着眼点ですね！ただし組織としては、どの図にAIを使うかのルール化と、手直しのチェックリスト作成が重要です。短期的には工数削減メリット、長期的には表現の均質化という二つの利点がありますよ。
分かりました。ではまずは小さく試して、効果が出たら展開する。私の言葉で整理すると「AIで粗案を作り、人が検証して完成させる運用を定める」ということですね。早速社内で議論してみます。
