拓海先生、最近うちの現場でも「AIを入れろ」と言われておりますが、そもそもAIと人が一緒に働くって、どういうことなんでしょうか。投資対効果が見えないと決められません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に整理しましょう。要点は三つです。AIと人が協調するとは、AIが単に自動で判断するだけでなく、人の意図や信頼を取り込みながら一緒に意思決定する仕組みを作ることですよ。
三つですか。具体的にはどんな三つですか？現場で「これをやればいい」と言えるレベルにしてほしいのです。
まず一つ目は「理解」です。AIが人の好みや目的を理解する能力、二つ目は「予測とモデル化」で他者や環境をモデル化できること、三つ目は「報酬やインセンティブの設計」で、人とAIの利害を合わせる設計です。これらが揃うと協調が可能になりますよ。
なるほど。ただ、現場ではAIの判断が不可解で納得できないことが多いと聞きます。それだと信頼は生まれませんよね。どうやって信頼を作るのですか。
その通りです。信頼は二種類あります。生得的な信頼と、時間をかけて得られる信頼です。経営で言えば、生得的信頼はブランドや約束事、後者は小さな成功の積み重ねで生まれる社内信頼に似ています。小さな運用改善で得られる勝ちを設計するのが近道ですよ。
これって要するに、AIに丸投げするんじゃなくて、人とAIの役割分担を決めて、小さく試して信頼を積む、ということですか？
まさにその通りです！素晴らしい着眼点ですね。経営視点で必要なのは、短期のKPIと長期の関係設計、そして現場が受け入れられる説明可能性を担保することです。これらを計画して実験するのが研究提案の肝なのです。
具体的にはどんな領域に投資すれば、早く効果が見えるでしょうか。うちの現場は検査と工程管理が中心です。
まず検査では「人が最終確認をするが、AIが候補を提示する」フローを作ると早く信頼が得られます。工程管理ではAIが異常の早期警告を出し、人が判断する役割分担が有効です。要点は、完全自動化を最初から目指さず、合意可能な境界を作ることです。
分かりました。最後に、会議で部下に説明するときの簡潔な要点を三つにまとめてください。時間がないもので。
はい、要点三つですね。第一に「小さく試して早く信頼を得る」こと、第二に「人とAIの役割を明確にする」こと、第三に「短期KPIと長期関係設計を両立する」ことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめます。まずAIに全部任せるのではなく、人が最終判断する形で候補を出してもらい、現場で効く小さな勝ちを積み重ねて信頼を作る。次にAIと人の役割を明確にして、投資対効果が見える短期KPIと、関係性を育てる長期目標の両方を設計する、ということですね。
