拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から『AIで不具合を予測してSQAを立てよう』と言われて困っているのですが、正直ピンと来ません。要するに現場で役立つ指南書をAIが作ってくれるという理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。端的に言うと、その理解はほぼ合っていますよ。今回の論文は『SQAPlanner』という仕組みで、予測だけで終わらず「何をやめて何をやるか」を具体的なルールで示せる点が革新的なのです。
それは分かりやすいです。しかし、実務で使うには投資対効果が気になります。学習データを整備したり可視化ツールを作るコストは見合うのでしょうか？
いい質問です。結論は三点に要約できます。第一にSQAPlannerは既存の不具合データを活用してリスクしきい値を自動生成するため、初期データがあれば導入のハードルは低いです。第二に出力はルール形式なので現場での説明が容易で、意思決定の時間を短縮できます。第三に著者は可視化が実務家にとって『行動につながる』と評価されており、効果対コストの回収が現実的に期待できると示しています。
なるほど。しかし現場によって『良い』とされるやり方が違うはずです。これって要するに各チームやプロジェクトに合わせて、AIが現場ルールを作ってくれるということ？
まさにその通りですよ。SQAPlannerはプロジェクト固有のデータから『どの操作や属性がリスクを上げるか』と『その臨界値』を見つけてルール化します。結果として会社全体の一般論ではなく、個々のチームで使える具体的な行動指針が得られるのです。
分かりました。導入後の現場教育や運用は簡単に回せますか？現場担当者が『使えない』と言い出すリスクが怖いのです。
安心してください。SQAPlannerは出力をルールベースの説明形式で示すため、担当者が『なぜこの部分が危ないのか』を理解しやすい設計です。加えて著者は可視化を通じて『より行動につながる』ことを示しており、運用教育は短期間で済むことが期待できます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。最後に、経営判断としてのリスクはどう整理すればよいでしょうか。精度が完璧でない場合の扱いと、導入効果の測り方を簡潔に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね。経営判断では三点を押さえるとよいです。第一に導入は段階的に行い、まずは小さなプロジェクトでROIを検証すること。第二に出力を“補助”として扱い人の判断を残すことで過信リスクを下げること。第三に効果指標を不具合削減率とレビュー工数削減で定量化することです。これで投資の回収計画が立てやすくなりますよ。
分かりました。自分の言葉で整理しますと、SQAPlannerは『データに基づいて現場ごとのリスク指標と閾値を示し、具体的な改善ルールを作ってくれるツール』という理解で合っています。ありがとうございました、拓海先生。
