拓海先生、最近社内でAIを使ったコンテンツ作成を勧められているのですが、現場が混乱しないか心配です。そもそもこの論文は何を狙っているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、人が作る道具のようにAIを振る舞わせるために「合成構造（Compositional Structures）」を土台としておき、AIの生成を見通しやすくすることを目指しているんですよ。
合成構造という言葉がいまひとつ掴めません。現場で言うと何に近いのでしょうか。
良い質問です。例えるなら、合成構造は設計図や作業台のようなものです。部品を並べ、順序を決め、AIにはその設計図の上で動いてもらうので、結果の検査や修正がしやすくなるんです。
なるほど。要するにAIに「全部任せる」のではなく、現場が司令塔を持つイメージということですか。
その通りです。要点は三つです。第一に、合成構造で作業を分割すればAIの出力が追跡しやすくなる。第二に、AIを構造の一部に組み込めば人の意図に沿った生成が可能になる。第三に、現場が介入しやすくなることで投資対効果が見えやすくなる、ですよ。
現場の負担が減るのは魅力的です。ただ、導入コストや現場教育が膨らむのではと心配しています。本当に費用対効果は取れるのでしょうか。
その懸念は現実的です。論文の事例では、合成構造に合わせたインターフェイスを用意してAI操作を可視化したため、再作業の削減や方向性の早期合意が進み、結果として工数が下がったと報告されています。導入は設計次第で回収可能です。
操作が分かりやすいのは重要です。ところで、現場がAIを信用できない時のガバナンスはどうするのがいいですか。
ガバナンスの要点も三つです。出力の由来を追えるログ、合成構造ごとの責任範囲の明確化、そして人が最終判断を下せるフローの確保です。これで信頼が段階的に築けますよ。
それなら現場教育は段階的に進められそうです。これって要するに、設計図を作ってAIをその通りに動かす仕組みを作れば、安全に効率化できるということですか。
まさにその通りです！設計図を明確にすればAIの不確実性を制御しやすくなり、現場は安心してAIを使えるようになります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。まずは小さな業務で合成構造を試して、効果を見てから拡張していく、という手順で進めてみます。ありがとうございました。
