拓海先生、最近うちの若手が『AIを使えば効率化できます』ばかり言うのですが、本当にそのまま任せて大丈夫でしょうか。投資対効果や現場でのリスクが心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦る必要はありませんよ。今回の論文は、AI、つまり Artificial Intelligence (AI) 人工知能 を使うサイバーセキュリティの現場で、技術だけでなく倫理（ethics）、システム思考（systems thinking）、コミュニケーション（communication）の3点が重要だと示しています。要点は簡潔に3つです。まず倫理、次にシステム思考、最後に説明能力です。
ええと、倫理や説明が必要というのは分かりますが、現場ですぐにどう活かすかが分かりません。特に我々のような製造業だと、何から手を付ければ費用対効果が出るのか知りたいのです。
大丈夫、一緒に整理しましょう。まずは小さな現場課題をAIでどう変えるかを定義します。次に、その変化が現場の誰にどのような影響を与えるかをシステム思考の観点で評価します。そして最後に、意思決定を支える説明材料を経営側に提供する。これが費用対効果を確実にする流れです。
これって要するに、最新のAI技術を導入する際に『倫理的に問題ないか』『全体の仕組みで見て不都合はないか』『非専門家に説明できるか』を同時に評価することが肝心だ、ということですか？
まさにその通りです！素晴らしい要約ですよ。補足すると、論文ではマネジャーと教育者の認識に差がある点も指摘されています。大学の授業で教えられていることと、現場で期待されるスキルが一致していないことが、導入失敗の温床になり得るのです。
なるほど。では教育側と採用側で評価基準をそろえる必要があると。現場での具体的な評価方法にはどんなものがありますか。投資回収の測り方も知りたいです。
評価は三段階でできるんです。第一に技術的有効性、第二に業務プロセスへの適合性、第三に倫理・説明可能性です。投資回収は単純なコスト削減だけでなく、リスク低減やブランド維持の価値も金額化して合算するのが現実的です。そのためにシンプルなトラッキング指標を作ることを推奨します。
トラッキング指標ですか。実務に落とすとなると、我々にはシンプルで分かりやすい指標が必要ですね。社内の現場担当に説明できるテンプレートはありますか。
ありますよ。忙しい経営者向けに要点を3つにまとめると、1）測れるゴールを決める、2）関係者に影響を説明する、3）小さく試して学ぶ、です。この論文でも、小さな実践→評価→拡張のサイクルが繰り返し推奨されています。安心してください、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要は『技術、仕組み、説明』を揃え、小さく検証してから拡大する。私の言葉で言えば、導入前にリスクと効果を見える化して、社内合意を取ることが重要、ということですね。
その通りです、田中専務。的確なまとめで素晴らしい着眼点ですね。では次回、社内で使える説明テンプレートと投資対効果の簡易モデルを一緒に作成しましょう。大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。
