拓海先生、お時間よろしいですか。最近、部下からAIの導入を勧められているのですが、正直に申しまして、AIが変な提案をして会社に迷惑をかけないか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、重要な点を押さえればリスクは管理できますよ。今日は、AIが『まずい提案』を出したときにどう検出して修正するか、実務目線でわかりやすく説明しますよ。
お願いします。で、そもそもAIの『非倫理的提案』って具体的にどんなものを指すのですか。例えば現場から受ける補助金申請の助言が法に触れるとか、そういうことでしょうか。
いい質問ですね。非倫理的提案は、違法助言だけでなく差別的発言や安全を損なう具体的手順、誤った期待を煽る表現など幅広いです。要は人や社会に害を及ぼす可能性のある提案を指しますよ。
それを自動で見つけて直せるんですか。現場で人手で全部チェックするのは無理なので、自動判定と修復ができるなら嬉しいのですが。
できますよ。今回の研究は三つの柱で実務的な解を提示しています。第一に『複雑で現実味あるテストデータを作ること』、第二に『自動判定の仕組みを作ること』、第三に『見つかった提案をその場で修正すること』です。順に説明できますよ。
テストデータが肝ということですね。うちの業界では事例が特殊なので、一般的なデータで通るか不安なのですが、どう作るのですか。
素晴らしい着眼点ですね！ここではEnhancerという役割を使い、簡単な倫理案件を文脈豊かな事例に拡張します。言い換えれば、平板なチェックリストを現場の会話や背景があるケースに育てる仕組みです。これで現場特有の事例にも対応できますよ。
なるほど。次に自動判定の具体はどういう仕組みですか。これって要するにモデル自身に反省させて判断させるということ？
いい問いですね。そうです、提案-批評-反省、英語でsuggest-critique-reflect（SCR、提案-批評-反省）というプロセスを使います。モデルに提案させてから別の観点で批評し、その批評に対して元のモデルが納得するかを確かめることで、一貫性の崩れを『非倫理の兆候』として検出しますよ。
面白い。じゃあ誤検出は無いんですか。うちの現場で誤検出が多いと現場の信用を失うので、そこが一番の懸念です。
素晴らしい着眼点ですね！誤検出は避けられませんが、研究では二段構えの対策を提案しています。第一に複数の視点で批評を回し、単一の誤判定を抑えること。第二に検出後のオンザフライ修復、英語でon-the-fly（OTF、オンザフライ修復）を行い、修復結果が妥当かを再度検証します。これで現場の負担を抑えますよ。
つまり、自動で見つけて、同じAIに直させて、それをもう一度チェックすると。運用コストはどれくらいですか。API型の外部モデルを使うと費用が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！研究は実用性を重視し、黒箱のAPIでも使える設計にしています。コストは検査頻度と複数回の照合回数に依存しますが、優先順位の高い場面だけに適用するルールを作れば投資対効果は確保できます。まずはパイロットで重要領域だけに適用するのが現実的ですよ。
ありがとうございます。最後に、うちで導入する際の最初の一歩を教えてください。小さく始めて安全に拡大したいのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点を三つでまとめますよ。第一、被害が大きい業務だけを対象に限定してパイロットを回すこと。第二、SCR（suggest-critique-reflect、提案-批評-反省）で自動検出を試し、誤検出率を定量化すること。第三、OTF（on-the-fly、オンザフライ修復）で修復の有効性を評価し、現場運用ルールを作ること。これで安全に拡大できますよ。
なるほど、要するに重要案件だけに狭く適用して、検出→修復→再検証のループを回して数値で評価しながら拡大するということですね。よくわかりました、ありがとうございます。私の言葉で整理しますと、まず問題が大きい業務に絞って試験運用を行い、AIの提案をチェックして修正する自動の仕組みで安全性を担保しつつ、コストと効果を見ながら段階的に広げる、という理解で合っていますか。
