拓海先生、最近部下が『人の意思決定をAIで解析する研究』が大事だと言うのですが、正直何が変わるのか掴めていません。これって現場にどう活かせるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言えば、人がどう段取りを組んで決めているかを自動で見つけ、言葉で説明してくれる技術ですよ。大丈夫、一緒に要点を3つにまとめて説明できますよ。
要点3つとはどの切り口ですか。投資対効果、現場の導入難易度、期待される成果の3点でしょうか。
いい視点です。実際の要点は①手作業で見つけていた『戦略』を自動で大量に発見できる、②発見した戦略を人が理解できる言葉に翻訳する、③これがあれば実地検証や対策立案に工数を割けるという点です。難しい用語は使わず説明しますね。
ところで『自動で見つける』というのは解析を機械に丸投げするということで、それって信頼できるんですか。現場で『なぜこの判断をしたのか』を説明できないと困るのですが。
素晴らしい着眼点ですね！ここがこの研究の肝で、単にブラックボックスでラベルをつけるのではなく、『Human‑Interpret』という仕組みで、行動を説明する論理的なパターンを発見し、自然言語に変換します。要するに、人間が読んで腑に落ちる説明を自動で作るんです。
なるほど。で、これって要するに『人のやり方を大量に観察して、代表的なやり方を数学的に選んで、説明文まで作る』ということですか。
そのとおりですよ。もう一度要点を3つで整理します。第一に、手作業で見つけるより客観的で再現性がある。第二に、発見は「論理の辞書」を使って人が理解できる形へ翻訳される。第三に、見つかった戦略は実験や現場検証の仮説として直接使える。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
現場導入の観点で、まず何を用意すればいいですか。データさえあればいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！最低限必要なのは、プロセストレース（process tracing）と呼ばれる『人が情報をどの順で見て決めたか』がわかるデータです。あとは目的を明確にして、小規模な実験データで試してから拡張すれば投資効率は良くなりますよ。
リスクや限界は何ですか。誤った戦略を見つけてしまう可能性はありますか。
良い質問です。限界は主に2点あります。データに偏りがあると偏った戦略を見つける、計算量が大きい場合に処理時間がかかる。とはいえ、発見された戦略は仮説として検証可能であり、そこが人間の判断と組み合わせる得意分野です。失敗を学習のチャンスに変えられますよ。
分かりました。まずは小さく試して、検証して結果を使う。自分の言葉で言うと、『現場データを解析して代表的な判断パターンを見つけ、その説明をベースに改善を繰り返す』ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
