ドメイン特化型自然言語処理アプリ開発のための生成的ユーザーエクスペリエンス研究

（Generative User-Experience Research for Developing Domain-specific Natural Language Processing Applications）

田中専務

拓海先生、うちの現場で使える自然言語の仕組みを作ると聞いて部下が騒いでいるのですが、本当に投資に見合う効果が出るのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず安心してほしいのは、今回の研究は単に技術を積み上げるのではなく、現場の人を早い段階から巻き込んで価値まで確認する方法を示している点ですよ。

田中専務

具体的にはどの段階で現場を入れるんですか。アイデア出しの段階からですか、それとも完成してからの評価で間に合いますか。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点を三つでまとめると、第一に『初期段階の共創（ideation）』、第二に『概念評価（concept evaluation）』、第三に『実用性の最終評価』で、ユーザーを初期と最終に配置するのが肝です。

田中専務

それはつまり、開発の初期から現場に関与してもらうと、導入後の抵抗が減って効果が出やすい、ということですか。これって要するに、ドメイン専門家を早期に関与させることで、最終製品への信頼と導入効果が高まるということですか？

AIメンター拓海

その通りです！素晴らしい理解です。加えて、初期の参加でドメインナレッジが設計に直結するため、無駄なデータ収集や要件の手戻りを最小化できるんです。

田中専務

現場の人手は限られている。巻き込みで時間を取ると現場が止まるのではと心配です。現実的な負担はどう扱えばよいですか。

AIメンター拓海

大丈夫、負担を下げる工夫が論文でも示されています。短時間のインタビューや現場観察、プロトタイプの簡易フィードバックで要点を抽出します。重要なのは継続的な深掘りではなく、重点的な知見を早く取ることです。

田中専務

技術的な話も聞かせてください。うちの現場で使うなら、特別なデータ整理や大規模なアノテーションが必要になりますか。

AIメンター拓海

良い質問です。論文の提案はデータ中心だけでなくユーザー中心も取り入れることで、必要最小限のデータで高い実用性を狙うアプローチです。つまり、無駄なアノテーションを減らせる可能性があります。

田中専務

コスト面での判断基準を教えてください。初期投資と期待効果の見積もりはどう組めばいいですか。

AIメンター拓海

一緒に整理しましょう。ポイントは三点、期待削減時間やミス低減の金額換算、初期導入の人員と時間、そして段階的な投資回収の目標を設定することです。こうすれば判断が明確になりますよ。

田中専務

分かりました。要は、現場を早く巻き込み、最小限のデータで実用性を確かめながら段階的に投資を回収する、ということですね。私の言葉で言うと、『現場参加で無駄を減らし、段階的に投資回収する設計』という理解で合っていますか。

AIメンター拓海

完璧です！素晴らしい着眼点ですね！その方針なら社内の合意も取りやすく、成果も出しやすいです。一緒に設計しましょう。