AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『現場の掘削でAIを使えば効率が良くなる』と言われて困っているのですが、具体的に何ができるのかイメージが湧きません。今回の論文はどこが肝なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、リアルタイムで情報が増える中で人とアルゴリズムがどう逐次的に意思決定するかを比べるための“対話型ベンチマーク”を作った点が肝です。簡単に言えば『人間の判断と自動化の勝負盤』を提供したのです。
『勝負盤』というのは分かりやすい表現です。現場に入ってくるデータでコースを変える、という意味ですよね。これって要するに現場判断を数値化して比べられるようにしたということ？
その通りです。ただしもう少し整理すると分かりやすいですよ。要点は三つです。第一に『不確実性を表現する方法』を用意したこと、第二に『意思決定の評価基準』を明確にしたこと、第三に『人とアルゴリズムを同じ舞台で比較できるGUIとAPI』を公開したことです。だから実務に近い形で比較できるんです。
不確実性の表現というのは難しそうです。現場では『これが地層だ』という断定ができないから悩むのですが、その辺をどう扱っているのですか。
良い質問です。論文では『アンサンブル（ensemble）』という手法で複数のあり得る地層パターンを同時に扱っています。具体的にはアンサンブルカルマンフィルタ（Ensemble Kalman Filter, EnKF）を用いて、観測が増えるたびにその複数パターンを確からしく更新するのです。イメージとしては、複数の専門家がそれぞれの見立てを持ち寄って投票しながら方針を変えるようなものですよ。
なるほど。じゃあその評価はどうやって決めるんですか。結局採算が合うかどうかが経営判断の肝でして、正解が一つでないと困る面があるのです。
ここも明確です。論文は『期待価値（expected value）』に基づく評価を用いています。つまり将来の生産や利益の期待値を計算して比較するのです。経営の視点でも馴染みやすい指標で評価しているので、ROI（投資対効果）の議論に直結できますよ。
実際の比較実験では人間とアルゴリズム、どちらが良かったのですか。導入しようとする側としてはそこが一番知りたいのです。
実験では自動化アルゴリズムが参加した有資格の人間28人中28人に勝つなど高い性能を示しました。ただし論文自体も慎重に言っており、『この規模の実験だけで実務全てを判断するのは早計だ』と述べています。ここが現実主義者の田中専務に刺さる点だと思います。
じゃあ結局、うちのような製造業の意思決定に応用するとしたら、どんな順番で進めるのが現実的でしょうか。
安心してください。一緒にやれば必ずできますよ。実務への落とし込みは三段階で考えると良いです。第一に『小さなパイロットで不確実性をモデル化する』、第二に『意思決定の評価指標を経営目標に合わせて定める』、第三に『人が介在できるGUIで段階的に導入する』です。これなら現場の反発も抑えられますよ。
よく分かりました。ここまで伺って、要するに『不確実性を数値で扱い、期待価値で比較するプラットフォームを用意して、人と機械を同じ基準で比較できるようにした』ということですね。私の言葉で整理すると、現場の判断を安全に試せる場を作り、実績が出れば段階導入する、ということだと理解しました。
