拓海先生、最近社内で「AIが教師の代わりにフィードバックを出す」と聞きまして、現場から導入の話が出ています。正直言ってデジタルは苦手でして、これ本当に現場で使えるんですか？投資対効果が見えないと踏み切れません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。結論から言うと、最近の研究では大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs 大規模言語モデル）が教師に近い質のフィードバックを短時間で出せることが示されていますよ。要点を三つに分けて説明できます。まず効率、次に質、最後に限界です。
効率は想像つきます。人の代わりに瞬時に返答が来れば時間は削れますが、質が伴わなければ意味がない。質についてはどう判断すれば良いですか？
大事な問いですね。研究ではフィードバックの質を六つの観点で評価しています。具体的には Feed Up（目的提示）、Feed Back（誤りの指摘と説明）、Feed Forward（次の改善提案）、建設的な口調、言語の明瞭さ、専門用語の適切さです。LLMは全体点では教師と差が出ないが、特に Feed Back の領域で弱さが出たのです。
これって要するに、AIは全体的には良いけど“間違いを文脈に沿って深く説明する”ところは人の方が優れている、ということですか？
まさにその通りです！素晴らしい着眼点ですね。具体例で言えば、学生が実験手順のどこで測定ミスをしたかを、文脈に合わせて指摘して理由まで説明する力がまだ人間に劣るのです。とはいえ、速度と一貫性はAIが圧倒的に有利ですよ。
現場導入を考えると、まずはどこから手を付ければリスクが低いですか。投資対効果が出やすい場面を教えてください。
大丈夫、一緒に考えましょう。導入は段階的に進めれば良いです。まず定型的なレビューや文法・手順の明瞭化など、人的コストが高く品質が標準化できる領域から適用すると投資対効果が高まります。次に人が深く関与するレビューとAIの併用で補完する形に移行できます。
なるほど。具体的な評価指標は何を見れば良いですか。精度、時間短縮、現場の満足度…いくつか考えはありますが優先順位を付けたいです。
良い質問です。要点は三つです。第一に品質の同等性を定量評価する指標、第二に処理時間や人的時間の削減、第三に現場の受容性と再現性です。これらをパイロットで定量的に測れば、投資判断は格段にしやすくなりますよ。
分かりました。最後に私が要点を一言で言うと、AIは早くて均一だけれど、核心的な誤りを文脈に合わせて説明する力は人の方が上だから、まずは定型作業でAIを使い、人がチェックする体制で進めるということでよろしいですか。これなら社内で説明できます。
