拓海先生、最近若手から『AIが研究テーマを一緒に作ってくれる』って話を聞いたんですが、うちの現場でも使えるんでしょうか。正直、何がどう便利なのかピンと来ないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。今回の話はLarge Language Model (LLM、巨大言語モデル)を使ってresearch question (RQ、研究課題)を人とAIで共創する仕組み、CoQuestのことです。まず結論を端的に言えば、研究の『発想の幅』と『文献探索の効率』を同時に高められるんです。
要するに発想を補助してくれるツール、ということですか。ですが現場で役に立つかは投資対効果が重要で、時間やコストの節約につながるかが気になります。
投資対効果の視点は鋭いですね。ポイントは三つです。第一にAIは幅広い関連領域からアイデアを引き出し、初期探索時間を短縮できること。第二にユーザーがAIにフィードバックしながら深掘りできるため、無駄な方向性を早く切れること。第三に生成された候補を人が評価・修正する過程で新たな発見が生まれることです。これらが組合わされば時間対効果は改善できますよ。
なるほど。ところでAIが勝手に案を出してくると、我々の意図とズレる恐れがあると思うのですが、コントロール感はどうですか。これって要するに意図の調整ができるということ？
その懸念も的確ですね。CoQuestは’mixed-initiative design’という仕組みを取り、AIの提案頻度を調整できます。簡単に言えばAIが先導するモードと、人が主導するモードを切り替えられるため、経営視点の意図を保ちながら試行錯誤できます。ですからコントロール感は維持できますよ。
それなら現場の担当者にも寄り添えるかもしれません。もう一つ、AIの出力の根拠が見えないと信頼できないのですが、根拠の説明はされるのでしょうか。
重要な指摘です。CoQuestは生成したRQに対してAIが『なぜそう考えたか』の短い説明を添えます。これは人が提案を評価する手がかりになり、信頼性の判断や追加調査の起点になります。要するに透明性を高め、専門家のチェックを容易にする設計です。
それを聞くと導入の負担が少なく感じます。では導入後に現場でどんな行動変化が期待できますか。具体的に教えてください。
期待される行動変化も三点でまとめます。第一に担当者が早期に多様な仮説を出せるようになり、実験や調査の模索が速くなること。第二に論文や関連情報の探索効率が上がり、既存知見との接続が容易になること。第三に人とAIの対話を通じてチーム内の議論の質が上がることです。どれも意思決定の時間短縮に直結しますよ。
分かりました。自分の言葉で整理すると、CoQuestはAIが候補を出し、それを人が吟味して絞るプロセスを早めるツールで、使い方を調整すれば場の意図を損なわずに活用できる、という理解でよろしいですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。大丈夫、一緒に要所を押さえながら試していけば必ず価値が見えてきますよ。
