AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『コードを書かせてAIに考えさせる手法』がいいって聞いたんですが、正直ピンと来ないんです。これって要するにどういう話なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、言語モデル（Language Model、LM、言語モデル）に単に答えを書かせるのではなく、コードの形で思考の枠組みを作らせ、それを実行して答えに近づける手法です。大丈夫、一緒に要点を3つで整理できますよ。
要点3つ、ぜひお願いします。で、実務だと投資対効果が最重要でして、現場で使えるかが不安なんです。現場の意見としては『コードなんて無理』と言われそうで。
大丈夫、現場にそのままコードを押し付けるわけではありません。要点は3つです。第一に、コードは『論理の型』を示すテンプレートとして使うこと。第二に、実行できる部分は実際に実行して確かめること。第三に、実行できない部分はLMが模擬実行して補うこと。これで品質と透明性を両立できますよ。
これって要するに、AIに『考え方の設計図』を書かせて、その設計図を試験的に動かして、無理な部分はAIに補ってもらうということですか。
その通りです！例えるなら、工場で新しい生産ラインを設計する時に、まずは組み立て図（コード）を描いて、動く部分は試運転し、不確かな部分は専門家の想定（LMによるシミュレーション）で埋めるやり方です。大丈夫、必ずできるんです。
運用面ではセキュリティや説明責任の問題もあります。データを外部に出したくないケースで、どう折り合いを付ければいいですか。
よい疑問です。対応策は三段階で考えます。まずはオンプレミスやファイアウォール内で実行可能な部分を優先して実装すること。次に、入力データは集約して匿名化すること。最後に、結果のロジックをコードとして残し、透明性を担保すること。これで説明責任も果たせますよ。
導入の小さな一歩を現場が受け入れてくれるかが鍵ですね。実際にどんな成果が期待できるのか、数字で示せますか。
ケースによりますが、論理的ミスの早期発見や検証コストの削減が期待できます。例えば、手戻りが多い設計業務なら検証時間を数十パーセント削減する例もあります。要点を3つに戻すと、効率化、透明性、段階的導入で投資対効果を出すことが重要です。
わかりました。これって要するに『コードを使ってAIの考え方を見える化し、実行可能な部分は動かして検証し、不確かなところはAIのシミュレーションで埋める』ということですね。私も納得できました。
