拓海先生、最近部下から「ユーザーごとにAIの振る舞いを変えるべきだ」と言われまして、正直どう投資判断すべきか迷っています。論文の話を聞けば導入の可否が見えてきますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、投資対効果の観点からも判断材料が得られる論文です。まず結論だけお伝えすると、彼らは『多数の利用者データを使って個別の望ましい振る舞い（規範）を自動的に予測できる』と示していますよ。
要するに、みんなのデータを使えば、一人一人に面倒な設定をさせずに好みに合わせてAIが動くようになる、ということでしょうか。
その理解で合っていますよ。もっと具体的に言うと、協調フィルタリング（Collaborative Filtering, CF）という手法を使い、似た利用者群の傾向から個人の好みを予測して、その予測を規範（Norms, 行動ルール）としてAIに適用できる、ということなんです。
ただ、うちの現場を考えると「似ているユーザー」をどうやって見つけるか、あとプライバシー面で問題にならないか心配です。現実の導入で失敗しそうなポイントはありますか。
良い質問です。要点は三つありますよ。第一に、似たユーザーを見つけるためのデータ設計、第二に予測の信頼度をどう担保するか、第三にプライバシーと透明性のガバナンスです。これらを順に設計すれば実運用に耐えますよ。
具体的にはどのように設計すればいいですか。技術的に難しいと現場が拒否しそうでして。
まずは最低限のデータ項目を定義し、現場が負担にならない形で収集することです。次に、予測の不確実性を数字で示して人が判断介入できる仕組みを作ります。最後に、個別設定をオプトインにして透明性を保つことが現場の安心につながりますよ。
これって要するに、最初に全部の設定をユーザーにさせるのではなく、似ている人の傾向から勝手に当てて、駄目なら本人が直せる仕組みを入れるということですか。
まさにその通りです。乱暴に言えば、利用者の入力負担を減らしつつ、その推定を規範としてシステムに反映し、必要ならば人が修正する。これにより採用の障壁が下がり、現場運用が楽になりますよ。
コスト対効果の感覚もください。最初に投資して回収できる見込みは、どう判断すれば良いでしょう。
投資対効果を見るには三つの指標が役立ちます。第一にユーザー設定コストの削減量、第二にAIが誤った振る舞いをしたときの修正コスト、第三に顧客満足や継続率の改善です。これらを簡易に試せるパイロットを勧めますよ。
分かりました。最後に一つだけ確認します。要するに「協調フィルタリングで好みを推定し、それを規範としてAIに適用することで、個別設定の手間を減らしつつ現場の信頼を守る仕組みをつくる」ということですね。
素晴らしい要約です！その理解で話を進めましょう。一緒に段階的に進めれば、必ず実運用に耐える仕組みが作れますよ。
では私の言葉でまとめます。多数の利用者データを賢く使い、最初は推定で始めて後から利用者が調整できる仕組みを作る。それが現場の負担を減らしつつAIの振る舞いを好みに合わせる方法、ということでよろしいですね。
