拓海先生、最近部署で「生成AIを入れるべきだ」と言われているのですが、正直何が変わるのか見当もつきません。そもそも本当に生産性が上がるものなのですか。
素晴らしい着眼点ですね！Generative AI (GenAI)（生成型人工知能）は確かに文章やコードを作る力がありますが、使い方次第で期待通りに働かないこともあるんです。今回の論文は、その『皮肉』について歴史を踏まえて整理していますよ。
なるほど。でも現場は忙しいです。導入してかえって手間が増えたら困ります。費用対効果の観点で、どう判断すればいいでしょうか。
大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。要点は3つです。1つ目は、GenAIは生産から評価へとユーザーの役割を変えること、2つ目は既存ワークフローを不適切に書き換える危険、3つ目は簡単な作業がより簡単になる一方で難しい作業が相対的に難しくなるという点です。
評価に回るというのは要するに、人が『作る』より『チェックする』時間が増えるということですか。これって要するに現場の仕事が変わるということ？
その通りです。評価作業は意外と手間がかかりますし、AIの出力は完璧でないため人の介入が不可欠です。ただし適切に人とAIの役割を分ければ、チェックのコストを抑えつつ生産性を上げることもできますよ。
役割分担ですか。具体的にはどんな設計が現場に合っていますか。うちの工場はITに強くない人も多いのです。
良い質問です。論文はヒューマンファクター（Human Factors）（人間要因）研究の知見を応用することを勧めています。具体的には、継続的フィードバック、システムの個人化、生態学的インターフェース設計、作業の安定化、明確な役割分配の五つが有効です。これらは現場に馴染む工夫につながりますよ。
なるほど、個人化や役割分配は現場でもイメージできます。ただ、投資は抑えたい。短期的に効果を測る指標は何が良いでしょうか。
短期指標は業務ごとに異なりますが、三つに絞ると有用です。1つ目はタスク完了までの実稼働時間、2つ目は品質指標（エラー率やレビュー回数）、3つ目はユーザーの認知負荷（簡易アンケートで測れる）です。これらは導入効果を定量的に示せますよ。
わかりました。最後に、これを社内で説明するときに、短く要点だけ伝えたいのですが、どう言えばいいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！短く言うならこうです。「生成AIは生産を自動化するが、評価が増えるため設計が重要だ。人とAIの役割をはっきりさせ、業務ごとに短期指標で効果を測る。まずは小さく試し、現場に合わせて改善する」。これで十分伝わりますよ。
なるほど、では私の言葉でまとめます。生成AIは作業を自動化する力があるが、そのまま入れると現場はチェック作業に追われる可能性がある。だから役割分担と短期的な効果測定をまずやって、小さな実験から拡大する、ということで合っていますか。
