拓海先生、最近部下から「知識マッピングを使ったツールがすごいらしい」と聞きまして、何だか現場が騒がしいんです。うちのような製造現場に本当に役に立つんでしょうか。要するに投資に見合う効果があるのかが知りたいのです。
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。まず結論を先に言うと、今回の手法は「ばらばらの情報を図でつなげ、見落としを減らす」ことで意思決定の精度と速度を両方上げられるんです。
図でつなげる、ですか。要するにエビデンスのネットワークを見える化するという話ですか。それは分かりやすいですが、現場の人間が触れる余地はありますか。専門家だけの道具になってしまわないか心配です。
良い質問です。今回のプラットフォームは、技術的には三つの柱で動いており、操作はツール側で多数自動化されます。三つの要点を端的に言うと、1) 情報抽出で関連要素を拾う、2) 知識グラフで関係を可視化する、3) ユーザーの反応を学習して精度を上げる、です。現場の方は最終的な解釈と意思決定に集中できる設計ですからご安心ください。
それは助かります。ところで”知識グラフ（knowledge graph）”とか”自然言語処理（NLP, natural language processing）”といった言葉は聞いたことがありますが、具体的にどれだけ頼っていいのか判断がつきません。誤った結論を出すリスクはないのでしょうか。
その不安ももっともです。AIは万能ではなくバイアスや抜けが生じることがあるんです。だからこそこのプラットフォームは「網羅性（completeness）」と「反証（falsification）」を重視します。要するにAIが候補を出し、人が精査する。両者の役割を分けて運用することでリスクを抑えられるんですよ。
なるほど。現場の人間が最終的にチェックするということですね。これって要するにAIはサーチを自動化して見落としを減らすアシスタントで、最終的な判断は人がするということですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！業務の置き換えではなく、探索の効率化と意思決定の質向上が目的ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では最後にもう一度整理していただけますか。現場でまず着手すべきこと、そして投資対効果を判断するための観点を教えてください。
素晴らしい質問ですね。要点は三つです。1) 小さな領域で試し、見落としが減るかを定量化すること、2) ユーザーの“信頼できる解”を何で測るか基準を作ること、3) 人の判断がどこで必要かを定めて運用フローに落とし込むことです。これらが整えば投資対効果は明確に測れるようになりますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、「AIは見落としを減らす探索の自動化ツールで、現場がチェックする。まずは小さく試して効果を数値で示せば投資判断しやすい」ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
