拓海先生、部下から「OfficeにAIを入れれば業務が劇的に変わる」と言われて困っております。まず、この論文が何を提案しているのか、要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、ユーザーが普通の言葉で指示すると、その意図をアプリの「操作命令」に変換して実行する仕組みを提案しているんですよ。要点は三つです。自然言語の理解、操作を表す簡潔な中間言語（ODSL）、そしてそれを現実のアプリで実行する仕組みです。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。
中間言語というのは何ですか。例えば、うちの現場で言う「見積書の表を更新して」という指示をどう扱うのか、イメージが湧きません。
いい問いですね。中間言語、ちょうど「ODSL（Office Domain Specific Language）」（Officeアプリ向けドメイン固有言語）という名前で呼ばれています。ODSLは、人間の文を受け取って、スライドの特定のオブジェクトを操作するための短く明確な命令文に直す役割を果たすのです。これはまるで、現場の作業指示書を標準化したテンプレートに置き換えるようなものですよ。
なるほど。で、これって要するに、自然言語をアプリの操作命令に変換する仕組みということ？実際に間違いは起きないのですか。
その通りですよ。要するに自然言語を具体的な手順に落とす仕組みである、ということです。ただし完全無欠ではありません。論文では、まず大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）を用いてユーザー意図を把握し、次にその意図をODSLで表現し、最後にアプリ側がODSLを解釈して実行する設計にしています。誤訳を減らすための検証手順も同時に示されていますよ。
投資対効果が気になります。うちの社員にとって便利になるのは分かりますが、導入コストや現場の混乱はどう抑えるのですか。
素晴らしい視点ですね。導入で押さえるべきポイントを三つだけ挙げます。第一に、まずは限定されたタスクで運用し、ODSLの語彙を業務にあわせて拡張すること。第二に、ユーザーからの確認フローを必ず組み込むこと。第三に、失敗時のロールバックやログを明確にして現場の信頼を担保することです。これだけ守れば、現場混乱は最小限にできますよ。
確認フローというのは、たとえば「この操作でよろしいですか」といった確認を出す、と理解すればいいですか。現場の手順とぶつからないか心配でして。
その理解で合っていますよ。重要なのは人が最終判断をするフェーズを残すことです。具体的には、AIがODSLを生成しても即時実行せず、ユーザーに要約を提示して承認を得る設計が効果的です。これにより信頼を築き、段階的に自動化の範囲を広げられますよ。
最後に、私が会議で説明するための短い要点をいただけますか。技術的な話を避けたい役員がいるので、端的に伝えたいのです。
大丈夫、要点は三つでまとめますよ。第一、従来の文章生成とは違い、実際にアプリを動かす命令を生成する点で業務効率が上がる。第二、運用は段階的に行い、人の承認を組み込むことでリスクを抑えられる。第三、初期投資は限定タスクから始めれば低く抑えられ、効果測定が容易になる。これだけ覚えておけば説明は十分です。
ありがとうございます。では私の言葉でまとめます。要するに、この研究は普通の言葉で指示すればOffice上の操作につなげられる仕組みを示しており、段階的導入と人の確認で現場の安全性を保ちながら、生産性を狙える、ということですね。
