拓海さん、最近部下から「横断的確認を取り入れたツールが必要だ」と言われましてね。そもそもそんなに重要なものなんでしょうか。私としては投資対効果が見えないと怖くて手が出せません。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論を先に言うと、ReadProbeは大規模言語モデル（Large Language Models、LLM、大規模言語モデル）に検索結果を組み合わせて、複数ソースで確認する「横断的確認（lateral reading、横断的確認）」を支援するデモです。経営判断での情報信頼性を短時間で高められる可能性がありますよ。
うーん。要はAIが勝手にネットを調べて「この情報は怪しい」「この出典なら信用できる」と教えてくれる、という理解で良いですか。現場の担当者に丸投げしても効果出ますかね。
素晴らしい着眼点ですね！ポイントは三つありますよ。第一に、ReadProbeは「質問を生成する」ことで担当者が何を検索すべきかを助ける。第二に、検索エンジン（本研究ではBing）から関連文献やニュースを引き出して根拠を提示する。第三に、提示する回答には出典を明示するため、担当者の判断材料を整理できる、ということです。一緒にやれば、現場でも使えるようになりますよ。
検索の作法がバラバラで結果がばらつくのが現場の課題です。これが統一されれば研修コストは下がりますか。あと、誤情報を広めるリスクはどうでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！効果は二段階ありますよ。まず短期的にはクエリ（検索語）生成を自動化することで、担当者の検索品質が安定する。次に長期的にはツールを通じて「どのソースを信頼するか」という基準が組織内で共有され、ナレッジが蓄積できる。誤情報リスクは、出典の明示と複数ソースの照合で低減できるが、最終判断は人が行う運用ルールが必要です。
これって要するに、ツールが検索の設計図を作ってくれて、最終判断だけ人がするということですか。ではコスト対効果はどうやって示せますか。導入後のKPIは何にすれば良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！導入効果を示す指標は三つで考えると分かりやすいです。第一に情報確認にかかる時間の短縮。第二に誤情報による意思決定ミスの減少（事後チェックで定量化）。第三に現場の検索作法の一貫性が向上したかどうか（サンプル監査で測定）。これらを小規模パイロットで測れば、投資対効果が見えてきますよ。
分かりました。現場が怖がるクラウドや外部接続もあるわけで、セキュリティ面の不安はどう説明すれば良いでしょうか。匿名収集やプライバシーの配慮はされていますか。
素晴らしい着眼点ですね！ReadProbeのデモでは匿名のユーザーフィードバック収集にGoogle Formsを使い、個人を特定できる情報は集めないと明記しています。実運用ではアクセス制御、ログ監査、必要最小限の外部接続などの設計を組み合わせる必要があり、これはIT部門とセットで進めるべきです。運用ルールが無ければリスクが残るのは確かです。
分かりました。最後に、これを我が社に導入するための最短ルートを教えてください。どこから手を付ければ良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！最短ルートは三段階で考えると実行しやすいです。第一に情報確認が頻繁に発生する業務を1つ選び、パイロット対象にする。第二にReadProbeのようなクエリ生成＋検索＋出典表示のワークフローを実験的に導入して、KPI（時間短縮・誤判断率低下）を測る。第三に結果を踏まえて運用ルールとガバナンスを整備し、段階的に対象を広げる。これなら投資も段階的で済みますよ。
なるほど。では私の理解を一度整理します。要するに、1) AIが検索の設計図（良い質問）を作る、2) 検索結果から複数ソースを示して根拠を出す、3) 最終判断は人間がルールのもとで行う、こういう流れで導入するということですね。
その通りです、田中専務！素晴らしい着眼点ですね、まさにその理解で正しいです。試してみれば必ず学びがあり、運用で磨けば現場の判断力そのものが上がります。一緒に小さな実験から始めましょう。
