拓海先生、最近部下から「AIを入れれば判断が早くなります」と言われているのですが、何を基準に導入判断をすれば良いのか全く見当が付きません。そもそも「AIが信頼できるか」という点が一番の不安です。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。今日は「AIがなぜ人から不信を買うのか」を扱った論文を題材に、経営判断で必要なポイントを3つに絞ってお話しますよ。
3つに絞る、と。まず教えていただきたいのですが、その論文はどんな結論を出しているのですか。実務に直結する点だけ教えてください。
結論は単純です。1) AIが誤って「疑わしい」と判断した時の被害は、しばしば見落とされる。2) 多くのシステムは誤検知（false positive）を避けることに重きを置き、結果として逆に無実の人を排除する誤り（false negative）が増えている。3) これが社会的な不信を生み、長期的には企業の信用やコストに跳ね返る、ということです。
つまり、AIを導入するときに「間違えない」ことばかりを優先すると、逆に人を傷つける結果になることがある、と。これって要するに会社のリスク判断の基準そのものを見直せということですか？
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つだけです。第一に、誤りの「質」を評価すること。第二に、誤りが現実に与える影響を金銭や信用という形で見積もること。第三に、判定閾値やコスト設定を運用レベルで調整し、被害の大きい誤りを減らすことです。
実際の現場では、どうやって「被害の大きさ」を測るのですか。数字に落とし込めない感情的な被害もありますし、我々の業界だと取引停止や信用失墜の方が怖いのです。
良い視点です。簡単な方法は三段階です。第一に直接的な金銭的被害（売上減少、罰金、補償）を算出する。第二に間接的被害（顧客離脱、取引停止、ブランド価値の低下）を事例や過去データから推定する。第三に被害が再発する頻度を掛け合わせて期待コストを出すのです。こうすれば投資対効果が見える化できますよ。
なるほど、コストに換算するのですね。導入の際に技術チームに何を求めれば良いですか。例えば閾値の設定や特徴量の選び方など、具体的な要求事項があれば教えてください。
技術チームには三つの要求を伝えてください。第一に、誤検知（false positive）と見逃し（false negative）のコストを社内で定義し、数値化すること。第二に、決定の説明性を高めること、つまりなぜその判断になったかを示せる特徴量（features）を選ぶこと。第三に、運用時に閾値を動的に調整できる仕組みを作ることです。これで現場対応が速くなりますよ。
分かりました。最後にもう一つ確認しますが、これって要するに「AIを使うなら、失敗したときの被害の重さで判断基準を変えよ」ということですね。だとしたら我々の導入判断は財務リスクだけでなく、社会的リスクも見ないといけないと。
まさにそうです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最後に要点を三つだけ繰り返します。1) 誤りの種類ごとにコストを見積もる。2) 被害の大きい誤りを避けるために閾値や特徴量を設計する。3) 運用で調整可能な体制を整え、被害が起きた場合に速やかに是正することです。
分かりました。自分の言葉で言うと、「AIを導入するなら、間違えた時の損害が大きい判断に対しては余裕を持った運用方針と説明可能な仕組みを要求する」ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
