AIBR プレミアム
拓海先生、部下から『AIで現場の判断を自動化すべきだ』と言われて困っております。多数のツールや話が出てきますが、現実的に成果が出る技術かどうか、見極め方を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば投資対効果が見えてきますよ。今回はStateActという論文を例に、現場で使える判断基準をお伝えできますよ。
StateAct、初めて聞きました。専門用語は難しいので、要点を3つで説明していただけますか。できれば現場の社員にも説明できる言葉でお願いします。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。第一に、StateActは『今の状況を記録して、それを元に次の行動を計画する』仕組みであること、第二に、追加の学習データを大量に用いずに既存の大規模言語モデル（LLM）を活用する点、第三に、長い手順や複数段階の作業でも誤りを減らせる点です。
これって要するに、状態を逐次チェックして計画を修正することで、長い作業でもミスを減らせるということですか。社内の組み立て工程のような複数工程で効果がありそうですか。
その通りです！言い換えれば、工程ごとの『今どうなっているか』を文章でまとめ、次に何をすべきかをその場で考える流れです。実際の工場だとセンサー値や検査結果を文章化するインタフェースを用意すれば活かせますよ。
しかし、我が社ではクラウドにデータを預けるのが怖く、現場の人間もITが得意ではありません。導入コストや運用の面で、どこを重視すべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現実的に見ると三点です。第一にデータ収集の工数を最小化すること、第二にクラウドかオンプレのどちらでLLMを利用するかを意思決定すること、第三に現場の人が入力しやすい『簡単なテンプレート』を用意することです。
簡単なテンプレートというのは、例えばフォーマットに沿って『現在の状態』『目標』『次の一手』を現場が書くだけで良いということですか。そうすると現場教育も短期間で済みそうです。
その通りです！現場が迷わない最小限の入力で動く設計が重要です。さらに、初期は人が最終確認をする『ヒューマン・イン・ザ・ループ』の運用にして精度と信頼を確保すれば、現場の不安は早期に解消できますよ。
投資対効果をどう測るかも気になります。短期で結果が見える指標と中長期の効果をどう設定すべきでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！短期では『1日あたりの判断時間削減』『ヒューマンエラー件数の減少』を測れば即効性がわかります。中長期では『不良率の低下』や『訓練にかかる時間の短縮』『ナレッジとして蓄積される価値』を評価すると良いです。
分かりました。最後に一つ、私が会議で説明するときの短い言い方をください。忙しい役員を説得する言葉が欲しいです。
素晴らしい着眼点ですね！短く言うなら、『StateActは現場の“今”を記録して次の一手を自動で提案する仕組みで、初期投資を抑えながら判断精度を高める実用的な方法です』と伝えれば要点が伝わりますよ。
なるほど、ではその言い方で役員に伝えてみます。要するに、StateActは現場の状態を書き出して次の行動を考える仕組みで、初期は人が確認しながら精度を上げる運用にすれば現実的だということですね。分かりました、ありがとうございました。
