拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下から『AIで現場の信頼を計測できる』と聞きまして、正直半信半疑でして。これって要するに、機械がどれだけ現場で信用されているかを数値で測れるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく噛み砕きますよ。要するに人がAIの助言に従うか否かをリアルタイムに推定する技術で、機械に対する『信頼』を生理学的データから読み取れるんです。
生理学的データというと何を使うのですか。うちの現場でつけられるものですか。導入コストと効果が気になります。
ここは要点を3つでお伝えしますね。1つ目はElectroencephalogram (EEG)（脳波）とGalvanic Skin Response (GSR)（皮膚電気反応）を使う点、2つ目は機械学習でデータから『信頼』の兆候を学習する点、3つ目は現場向けに解釈可能性、つまりなぜそう判定したかを人が理解できるようにする点です。
解釈可能性ですね。うちの若手はAIが『黒箱』だと怖がります。ところで、ANNとかSVMとか聞きますが、うちの現場が使うにはどれが適しているのですか。
専門用語が出ましたね。Artificial Neural Network (ANN)（人工ニューラルネットワーク）、Support Vector Machine (SVM)（サポートベクターマシン）、K-Nearest Neighbors (KNN)（k近傍法）はいずれも分類器でして、目的は『信頼している／していない』を判定することです。現場導入では単純さと説明性のバランスを取り、まずは解釈性の高い手法で運用検証するのが現実的ですよ。
要するに、まずは導入実験を小さく回して、解釈しやすいモデルで効果を確かめるということですね。それで現場が納得すれば拡大する、と。
その通りです！小さく検証し、得られたフィードバックでモデルと運用ルールを改良する。重要なのは技術だけでなく運用設計と人の受け止め方も同時に整えることです。一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。投資対効果が見えないところには投資できませんので、まずはパイロットでどれだけ『信頼向上』に繋がるかを数値で示していただければと。今日の話を社長に説明しても差し支えない言い回しでまとめます。
素晴らしいです。では要点を3つで整理します。1. 生理指標（EEGとGSR）から人の信頼をリアルタイム推定できる。2. 初期は解釈性を重視したモデルでパイロットを回す。3. 成果を運用ルールとセットで評価し、費用対効果が合えば拡張する。これで十分に社長に説明できますよ。
ありがとうございます。自分の言葉で整理しますと、『まずは脳波や皮膚反応で人の信頼の傾向を測り、分かりやすいモデルで小さく検証してから、現場の納得と費用対効果を見て拡大する』、これで進めます。
