拓海先生、最近部下から「ゲーム理論の新しい指標でAIの性能を測れる」と言われて戸惑っています。正直、ゲーム理論も難しいし、これでうちの現場にどう利益があるのかイメージできません。要するに経営判断に使えるんですか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！大丈夫です。一言で言えば、この研究は「多人数の利害が絡む場面でAIや戦略がどれだけ得をするか」を測る新しい基準を示しているんですよ。大事な点を3つにまとめると、①従来のナッシュ均衡だけで評価すると見落とす得点がある、②新しい解概念（optimin）はより堅実に高い成果を保証できる、③実務では他者の“裏切り”や逸脱を想定した安全性評価に役立つ、ということです。
うーん、ナッシュ均衡という言葉は聞いたことがありますが、我々の事業だと取引先や現場の人が予期せず行動を変えることがあります。そういう時に「より得をする」って、これって要するに他の人が裏切ってもこちらの損が小さい戦略を見つけるということですか。
まさにその通りです！ナッシュ均衡（Nash equilibrium）というのは皆がその戦略を取ったとき、個別に変えても得をしない状態を指します。ただ現場では誰かが得するためにルールを破ることがあり、その時に守れる最小限の利得をどう確保するかが重要です。optiminは各プレイヤーが他者の一方的な有利な逸脱があっても、自分の最低保証を最大化する考え方なんです。
なるほど。で、投資対効果の観点ではどう見ればよいですか。我が社がAIを入れて戦略を変えたとき、相手の反応次第で損をするリスクがあるなら心配です。導入費を正当化できる数字に落とせますか。
大事な視点ですね。ここで使える考え方は期待値だけでなく、最悪ケースの「保証値」を見ることです。optiminは最悪の一方的な逸脱が起きても、取れる最低利得を最大にするため、導入時には平均改善だけでなく下振れリスクの縮小を数値化できます。つまりROIの算出で、平均改善＋最低保証の改善を併せて提示すれば、経営判断に説得力が出せるんです。
なるほど、つまり平均だけでなく「これだけは守れる」という線を上げるためにAI戦略を選ぶわけですね。それは現場の安全策にも直結しそうです。ただ、現場に入れるときの手間や教育も気になります。デジタルに弱い我々でも運用可能でしょうか。
大丈夫、田中専務。一緒に段階を踏めばできますよ。まずは小さな業務でoptimin的な評価を行い、平均改善と最低保証の両方が向上するかを確認します。次に現場のスタッフが変化に慣れるよう操作を簡素化し、最後に管理者向けのKPIに最低保証を組み込みます。要点は3つ、試行→簡素化→指標化です。
わかりました。最後に論文の主張が現実的なのか鋭く見分けたいのですが、このoptiminはどのくらい一般性があるんですか。例えば複数の利害関係者がいて、取引の回数も多い場面でも使えますか。
良い質問です。理論上、optiminは任意の人数のプレイヤーがいるn人ゲームに適用できると示されています。つまり多人数、繰り返し、混合利害──いずれの状況でも最小保証を高められる可能性があります。ただし理論上の保証と実運用は別で、計算やデータが膨大になると近似や簡略化が必要になります。学術上は幅広く有効性を示していますが、実装ではスコープを絞るのが現実的です。
では、実務での最初の一歩は小さな取引や交渉プロセスに限定して試す、と。これなら現場の負担も見積もれます。私の言葉で整理すると、optiminは「他者の有利な逸脱が起きても自社の最低ラインを最大化する戦略評価法」ということでよろしいですね。
まさにその通りですよ、田中専務！その表現はとても的確です。一緒に小さなPoCを設計して、平均改善と最低保証の両方を数値化して経営に提示しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
