拓海先生、最近部下が「協力できるAIを評価すべきだ」と言ってきて困っているんです。そもそも「協力性」をどうやって測るんでしょうか。投資対効果が知りたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね！協力性を測るには、まず何を「協力」と呼ぶかを明確にする必要がありますよ。大丈夫、一緒に整理すれば投資判断ができる形で説明できますよ。
具体論が欲しいです。現場での交渉やトラブル対応で役に立つかどうか、どうやって確かめるんですか。
いい質問です。要点を3つに分けます。1つ目、協力か否かは状況のルール（ゲーム理論的な構造）で変わること。2つ目、評価は多様な場面でデータを作って測る必要があること。3つ目、モデル自身に評価用のシナリオ生成をさせる手法がスケーラブルだという点です。
これって要するに、AIが現場で正しい行動を取れるかどうかは場面設定次第で、評価データを沢山用意できれば判断できるということ？
その通りですよ。まさに要点はそこです。補足すると、同じ「正しい」でも一回限りのやり取りと繰り返しのやり取りでは合理的な選択が変わるため、シナリオの設計が勝負を分けますよ。
社内で使える評価って、うちの現場の個別事情に応じて作り直す必要がありますか。コストが気になります。
現実的な視点ですね。結論としては、初期投資は必要だが、評価データの自動生成を組み合わせればスケールさせられるため中長期でコスト効率は改善できますよ。重要なのは評価のためのシナリオ設計を外注任せにせず、経営が優先課題を定義することです。
なるほど、評価がなければ導入後に「思わぬ悪い挙動」が出ても分からないということですね。では、データはクラウドに上げないと駄目ですか。うちはクラウドが苦手でして。
重要な懸念です。要点を3つで整理します。1つ目、評価データはオンプレミスでも生成・保管は可能であること。2つ目、自動生成したシナリオは匿名化と集約でプライバシー対策が取れること。3つ目、まずは限定的な内部テストで安全性を確認してから外部運用に拡大することが現実的であること。
分かりました。最後に整理しますと、評価をスケールさせるにはシナリオの多様化、自動生成、段階的な導入が鍵で、それを踏まえて投資判断をすれば良いという理解でよろしいですか。私の言葉で言い直してもいいですか。
ええ、ぜひお願いします。確認すると理解がより堅くなりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
はい。私の理解では、評価は現場ごとの「ルール」を明確にして、まずは社内で安全にテストを行い、次に自動で多様なシナリオを作れる仕組みを導入してスケールさせるという流れですね。これなら投資の段階分けができそうです。
