AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下に「ユーザの思考発話をAIで解析すれば導入判断が早くなる」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、これはどういう研究なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要はユーザが作業しながら口にする「思考発話（Think-aloud protocol、TA、思考発話）」を解析してUXの問題点を自動で見つける研究です。今回の論文は非ネイティブの英語話者でも同じ手法が通用するかを調べたんですよ。
なるほど。で、非ネイティブって要するに「英語が母国語でない人」ということですね？それなら当社の海外拠点でも使えるか判断したいのですが。
その通りです。今回の研究は中国語母語者のうち英語が第二言語の人を対象に、彼らの発話パターンがネイティブのそれと同等にUX問題を示すかを調べました。結論を先に言うと、重要なパターンは概ね共通で、AIツールの適用は現実的だと示しています。要点を3つにまとめると、1) パターンの共通性、2) プロトコルの堅牢性、3) 実務への示唆、です。
要するに、外国人の発言でもAIで問題を見つけられるということですか。ですが実務で導入する際、コストに見合う効果は出るのでしょうか。
良い指摘です、田中専務。投資対効果（ROI: Return on Investment、投資利益率）の観点では、まず初期は人手による検証とAI支援の併用で学習データを作るのが現実的です。次にデータ量が増えれば自動化率が上がり、評価コストが下がるため長期的には費用対効果が出ます。最後に、国際ユーザ向けの改善が速くなるため市場投入の時間短縮という間接効果も見込めます。
具体的には現場にどれくらいの手間がかかりますか。うちの現場はITが得意なわけではないので、そこが怖いのです。
安心してください。現場の負担は段階的に下げられます。まずは既存の思考発話テストを録音してタグ付けする簡単な運用から始められます。次に、そのデータでAIモデルを学習させ、半自動で候補を提示させるフェーズに移行します。最終的には人は最終確認に注力するだけで済む構成にできますよ。
そのとき、言語の違いで誤検出が増えるようなら怖いのです。これって要するに英語ができない人の口語表現でもAIはちゃんと学べるということですか？
ポイントを突いていますね！研究の結果は、確かに非ネイティブの言い回しがあっても問題を示す重要な発話パターンは共通していると示しました。だから、最初は言語固有の特徴に対する補正が必要ですが、補正モデルを入れることで誤検出は実務上許容できる水準に収まります。要は「完全なネイティブ並み」を要求するのではなく、問題検出に十分な精度を出すことが重要です。
わかりました。最後に、簡単に導入ステップを教えてください。会議で即答できるようにしておきたいのです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなパイロットでデータ収集、次にラベル付けとAIの初期学習、最後に業務フローに組み込む。要点は三つ、スモールスタート、人的確認の併用、定期的なモデル更新です。これで経営判断の材料として十分な情報が得られますよ。
では要点を私の言葉でまとめます。つまり、外国語での思考発話からもUX問題を見つけられるということで、まずは小さく試して人的確認を続けながらAIを育て、一定の精度が出たら業務に組み込むという方針で進めれば良い、ということですね。
