拓海先生、最近部署で「AIを入れれば意思決定が良くなる」と言われているのですが、現場の反応がまちまちでして。本当に導入すれば皆がうまく使えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、問題は『ただ導入する』ことではなく『人がAIとどう協働するかを学ぶ』ことにありますよ。今回の論文はまさに、その学び方を設計する方法を示しているんです。
学ぶ、ですか。具体的には現場の人に何をどう教えるのですか。投資対効果の観点で、手間ばかり増えて使われなくなるのが怖いのです。
いい視点ですね。要は三点です。第一に、AIが得意な場面と人が得意な場面を明確にする。第二に、その判断を自然言語ルールで可視化する。第三に、オンボーディングで使い方を短時間で身につけさせる。これだけで投資効率はぐっと良くなりますよ。
なるほど。自然言語ルールというと具体例が欲しいのですが、たとえばどういうものになるのですか。
例えば「夜間の高速道路ではAIの検出を無視する」「市街地昼間はAIの結果を採用する」といった短いルールです。データの『局所領域』を見つけて、その領域ごとに人がどう振る舞うべきかを言語化するのです。
これって要するに、場面ごとに「AIに従うか自分で判断するか」を簡潔な言葉で教える、ということですか?
まさにその通りです！素晴らしい着眼点ですね！さらに言うと、これらのルールは人の過去の判断データから自動で学び、説明文を大規模言語モデルで整えるという点が新しいのです。
自動で作るのは良いですね。ただ言語化したものが現場で受け入れられるかが肝心です。オンボーディングは具体的にどのように行うのですか。
短い訓練セッションで、例題を通じてどのルールを適用するかを実戦的に体験させます。期待値の調整も行い、ダッシュボード上で推薦として表示するか否かを検証するのです。これが現場での定着を助けますよ。
分かりました。要はデータから場面を見つけ、短い日本語のルールにして教え、実務で試す。これなら現場の負担も限定的で導入効果を測れそうです。私の言葉でまとめると、そういうことですね。
