生成型AIから革新的AIへの進化ロードマップ

（From Generative AI to Innovative AI: An Evolutionary Roadmap）

田中専務

拓海先生、最近部下から「GenAIがすごい」と言われているのですが、実務で何が変わるのかがまだ掴めません。要点をざっくり教えていただけますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中さん。一言で言うと、論文は「単に生成するだけのAI（GenAI）を越えて、自律的に新しい課題を定義し解くことで本当の革新を生むAI（InAI）へ進め」と提案しています。要点は三つです：自律性、跨領域の統合、そして人と協働する設計です。

田中専務

自律性といいますと、具体的には現場で人に代わって勝手に考えて動くということでしょうか。導入コストに見合うのかと心配になります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！要するに二段階です。第一に、低コストで済む自動化／支援をまず勝ち取る。第二に、その運用データを使って徐々に自律的な機能を付ける。投資対効果は段階的に改善できます。ポイントを三つに絞ると、段階設計、評価基準、現場巻き込みです。

田中専務

現場巻き込みというのは、具体的にどのように進めるべきでしょうか。現場は変化に抵抗することが多くて。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！現場巻き込みは小さな成功体験を積ませることです。まずは人が使って価値を感じる機能を作り、そのフィードバックで改善する。これで信頼が生まれます。三点まとめると、迅速なPoC設計、現場担当者の評価軸整備、段階的自動化です。

田中専務

論文ではGenAIとInAIと書いてありますが、これって要するにGenAIは模倣中心、InAIは自律的に課題を見つけて解くということですか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。論文はGenerative Artificial Intelligence (GenAI)（生成型人工知能）がデータの再構成で優れる一方、Innovative Artificial Intelligence (InAI)（革新的人工知能）は問題再定義や自律的な探索が必要だと述べています。結論は明確で、両者を繋ぐ『進化のロードマップ』が要だと論じています。

田中専務

実際にうちの工場に応用するとしたら、まずどこから手をつければよいでしょうか。コストと安全性が気になります。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！現場適用ならまず安全で影響の小さい工程から始めるべきです。データ収集と簡単な生成支援（GenAI）を投入し、作業者の負担が減るかを測る。次にその成果を使い、強化学習（Reinforcement Learning, RL）やメタ学習（Meta-Learning, ML）で自律的な改善を試みる。三点は、リスク低減、段階投資、透明性確保です。

田中専務

わかりました。整理すると、まずは既存業務の補助から入ってデータを溜め、それを使って段階的に自律化へ移行する。これが論文の提案する流れで間違いないですか。自分の言葉で言うと、そういうことだと思います。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。田中さんのまとめは経営判断に必要な本質を押さえています。大丈夫、一緒に計画を作れば必ず実行できますよ。