AIモデル精度の価格付け（Pricing AI Model Accuracy）

田中専務

拓海先生、最近若手から「モデルの精度で差別化するべきです」と言われまして、しかし投資対効果が見えず困っております。要するに精度を上げれば売上が伸びるものなのですか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、精度を上げれば必ず利益が伸びるわけではないんですよ。一緒に、なぜそうなるのかを順を追って見ていきましょう。

田中専務

それは驚きです。では、どんな場合に精度向上が利益に結びつかないのでしょうか。現場は限られた投資で動いていますので、知っておきたいのです。

AIメンター拓海

よい質問です。まず整理すると、論文は消費者が誤判定の種類ごとに価値判断が違う点、そして企業は誤判定の種類ごとに選択的に精度改善投資ができる点に着目しています。ここを押さえれば、投資の優先順位が見えてきますよ。

田中専務

誤判定の種類というのは、例えば何でしょうか。うちの製造ラインに置き換えるとイメージしやすいですか。

AIメンター拓海

身近な例で言えば、機械検査での誤検知（false positive、FP＝誤って不良と判定する）と見逃し（false negative、FN＝不良を見逃す）です。FPを減らすと手直しが減り、FNを減らすと出荷後クレームが減るという具合に、コスト構造が変わるのです。

田中専務

これって要するに、会社ごとに“どちらの誤りを嫌うか”が違うから、闇雲に総合精度を上げても儲からないということですか。

AIメンター拓海

その通りです。要点は三つです。第一に、消費者はFPとFNに対する感度が異なるため、どの誤りを減らすかで購買行動が変わる。第二に、企業は両方を同時に下げるよりも得意な方向に投資した方が価格とシェアのバランスで有利になる。第三に、競争環境では価格が下がるため、全体の精度改善が利益につながらない場合があるのです。

田中専務

つまり、うちで言えば検査の“見逃し”を減らす方が顧客の信頼につながるなら、そこに投資した方がいいと。分かりやすいです。

AIメンター拓海

その理解で正解です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは顧客のコスト構造を可視化して、どちらの誤りに高い費用が紐づくかを確認するのが実務の第一歩です。

田中専務

なるほど。では実際にどのように投資計画を組めばよいか、現場と会議で示せる言葉が欲しいのですが。

AIメンター拓海

会議向けには三つの確認事項を提案します。顧客ごとのFP/FN感度の把握、競合との比較での自社優位性の特定、価格上のバッファを保持した上での投資額の試算。これを用意すれば議論がぐっと前に進みますよ。

田中専務

分かりました。では一度社内で顧客別の費用構造を整理して、また相談させてください。ありがとうございました。

AIメンター拓海

素晴らしい一歩です。分からないことが出てきたらまた声をかけてくださいね。必ず一緒に整理していけますよ。

田中専務

では私の理解を一言でまとめます。顧客ごとにFPとFNの痛みを測り、うちが相対的に強い側の誤りをさらに減らす投資を優先するということですね。