AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「AIを会議に入れよう」と言われて困っているんです。AIは判断ミスをしないイメージですが、うちの現場で本当に役立つんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論を端的に言いますよ。今回の論文は「AIは賢いが集団討議で柔軟に動けない可能性がある」ことを示した研究です。これを知ると導入判断が現実的になりますよ。
なるほど。要するにAIは公正さやスコアは出せるけど、会議で人と同じように議論を引っ張ったり疑問を出したりは苦手、ということですか？
その通りです！素晴らしい確認ですよ。論文は実験的にAIをあたかも平等な「メンバー」として議論に入れた場合を観察し、AIが “competent”（有能）である一方、”rigid”（硬直的）である性質が議論の進行に影響する、と結論づけています。
現場の感覚で言えば、AIが決定を押し付けると反発も出そうです。投資対効果という面では、何を優先すればいいですか？
良い質問です。要点を3つにまとめますね。1つ目、AIを“執行者”ではなく“情報支援”として使うこと。2つ目、AIの発言に説明責任（explainability）を持たせること。3つ目、現場の合意形成プロセスを変えず段階的に導入すること、です。
説明責任というのは、要するに「なぜそう言ったか」をAIが説明できるようにする、ということですか？それなら現場でも納得は得られそうです。
まさにその理解で合っていますよ。論文ではWizard-of-Oz (WoZ) ウィザード・オブ・オズという手法を用いて、あたかもAIが自律的な発言をしているように見せて観察しています。これにより、AIが議論にどう影響するかの生の反応を得ているのです。
それで、実験の結果はどうだったんですか。AIがあると会議は良くなるのか、悪くなるのか。
結論は両義的です。AIはデータに基づく客観的見解やスコアリングで有用性を示しました（competent）。しかし同時に参加者からは「議論を深める問いが足りない」「会話の流れを追わない」といった批判が出て、グループダイナミクスに馴染まない場面が見られました（rigid）。
要するに、AIは優秀だけど会議の“空気を読む”のが苦手、ということですね。では現場ではどう使えばいいですか？
実務的な指針を短く。1）AIは合意形成の補助役として使う。2）AIの出す判断には必ず人が説明と検証を加える。3）段階的導入で現場の信頼を作る。これでリスクを抑えつつ効果を出せますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、AIは“公平な評価を出す有能なアナリスト”だが“議論を柔らかく導く司会者”にはまだ向かない。だからまずは補助役で導入して、説明できる仕組みを作る、ということですね。
