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脳信号を用いた関連度フィードバック

(Relevance Feedback with Brain Signals)

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田中専務

拓海先生、最近部下から「脳波を使った検索改善」の話を聞いたのですが、正直ピンと来なくてして。要するにうちの仕事に役立つ技術なんでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、難しく聞こえる技術も要点は3つで整理できますよ。まずは「脳の反応を拾う」「それを『興味がある/ない』のサインに変える」「検索や推薦へ反映する」の順で考えれば理解できます。

田中専務

脳の反応を拾うって、それは具体的にどうやるんですか。機械を現場に置く必要があるんでしょうか。コストや現場混乱が心配です。

AIメンター拓海

いい質問です。ここで出てくるのがElectroencephalography (EEG)(脳波計測)であり、近年は携帯性の高いEEG装置が増えています。高額なMRIとは違い、小型のキャップやヘッドバンドで短時間に信号を取れるため、実務導入のハードルは下がっていますよ。

田中専務

携帯性があるのは分かりましたが、従業員に装着させるのは抵抗があります。データはどう扱うんでしょうか。プライバシー面のリスクも気になります。

AIメンター拓海

そこは経営の重要課題ですね。実務では個人識別を排した特徴抽出やオンデバイス処理で生データを残さない設計が現実的です。端的に言えば、結果だけを使い、元の脳波は個人特定に使われないようにする方策が取れるんです。

田中専務

なるほど。でも投資対効果がいちばん気になります。これって要するに、検索結果や推薦の精度を上げて業務効率や意思決定を速める、ということですか?

AIメンター拓海

まさにその通りです。要点を3つにまとめると、1) 利用者の『関連性』を直接的に検出できる。2) 既存のクリックや閲覧履歴と比べてバイアスが少ない信号を得られる。3) 特定の業務フローで意思決定時間や探索コストを下げられる可能性がある、です。導入は段階的で良いんですよ。

田中専務

段階的にというのは、まずパイロットで効果を測るということでしょうか。効果測定の指標はどこを見るべきですか。

AIメンター拓海

短期的には検索のクリック後の満足度や再検索率、意思決定に掛かる時間を見ます。中長期的には業務成果やミス削減、問い合わせ削減などに繋がるかを評価します。最初は小さなユーザー群で実験し、効果が見えたら拡大するのが良いですね。

田中専務

分かりました。要するに、脳波を使うと『人が本当に関心あるかどうかのサイン』を直接取れて、それを検索や推薦の改善に使えば時間や労力を減らせる、ということですね。私でも役員会で説明できそうです。

監修者

阪上雅昭(SAKAGAMI Masa-aki)
京都大学 人間・環境学研究科 名誉教授

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