拓海先生、最近社員から「同時並行でAIと人がリアルタイムに協働する研究」が進んでいると聞きましたが、うちの現場でも使えるものなのでしょうか。要するに、今のChatGPTみたいなやり方と何が違うんですか？
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、従来の「順番に会話するAI」とは違い、人とAIが同時に動きながら即時に意思決定するための枠組みを作る研究です。要点を3つにまとめると、1)応答速度、2)自律性、3)人の戦略に合わせた適応、これらを両立させることが狙いですよ。
応答速度と自律性か…。速度を上げると判断が雑になって事故が起きるんじゃないですか。特に現場では即断が求められるがミスが許されないから、そこが心配です。
大丈夫、一緒に整理しましょう。ここで使う考え方はDual Process Theory（デュアルプロセス理論）です。これは簡単に言えば、速くて粗い判断をする「System 1（システム1）」と、遅くて深く考える「System 2（システム2）」を組み合わせるやり方です。速い判断で即時対応し、必要な場合にだけ深い検討を入れるので、現場では安全性と迅速性を両立できるんです。
なるほど、要するに二段構えでやるということですね。でも投資対効果はどう見ますか。追加で大きなシステムを入れると費用が膨らみそうで、現場が止まるリスクもあります。
良い質問です。投資対効果を見るポイントは三つだけ覚えてください。第一に、System 1は軽量な制御ロジックや小さなモデルで構成できるため低コストで高速化できる点。第二に、System 2は必要時のみ呼び出すため常時コストがかからない点。第三に、全体の効率が上がれば人手の待ち時間やミスが減り現場収益が改善する点です。これらを試験的に段階導入すれば、安全にROIを確かめられますよ。
これって要するに、日常は安い仕組みで素早く対応して、判断が難しいときだけ高性能な頭を呼ぶ、ということですか？それなら現場でも使いやすそうです。
その通りですよ！さらにポイントを一つ。人の行動は状況で変わるため、AI側も人の戦略を推定して柔軟に振る舞う必要があります。論文で提案されるDPT-Agent（デュアルプロセス理論に基づくエージェント）は、Finite State Machine（FSM、有限状態機械）をSystem 1に、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）をSystem 2に使ってこの両立を実現しています。
FSMとかLLMという言葉は聞き慣れません。専門用語はやはり苦手です。ざっくり言うと、FSMは現場で使う簡単な手順書、LLMは悩んだときに電話で呼ぶ相談相手のようなものですか？
素晴らしい比喩です！まさにそのイメージで合っています。FSMは事前定義の簡潔なルールで即時に行動し、LLMは複雑な状況で深掘りして戦略を提案します。これによりAIが自律的に振る舞いつつ、人の変化にも適応できるのです。
理解が進みました。最後に現実導入の段取りと注意点を教えてください。特に現場の人間に受け入れてもらうにはどうすればよいですか。
良い締めの質問ですね。導入は小さな現場から段階的に行い、まずはSystem 1相当の簡単な自動化で効果を示します。次にSystem 2を補助的に組み込み、人が介在すべき判断を明示して信頼を築きます。要点を三つでまとめると、1)段階導入、2)人が最終判断する設計、3)定期的な評価と改善です。これで現場の抵抗感は大きく下がりますよ。
それなら試してもよさそうです。私の言葉で言うと、まずは現場の決まりごとを自動化して効率を出し、判断が難しいところだけ高度なAIに相談する段取りを作る、という理解で合っていますか。それなら投資もリスクも抑えられそうです。
