拓海先生、最近部下から「WNTRACって役に立つ」と言われまして。ただ正直、AIとかデータセットとか言われてもピンと来ないんです。要するにうちの会社で何ができるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえる言葉も身近な例で説明しますよ。簡単に言えばWNTRACは「世界中で何の対策がいつ行われたか」をAIで集めた大きな記録簿のようなものですよ。
記録簿、ですか。うちで使うなら現場の行動やコストに結びつけたい。データは誰が作って、どれくらい信頼できるんですか。
とても良い問いです。端的に要点を三つにまとめると、1) 情報源は主にWikipediaなど公開情報、2) AIで自動抽出してから人が検証する半自動プロセス、3) 地域・対策の分類が細かくできるため、政策の時系列と種類で比較できるんです。
なるほど。でもWikipediaって誰でも書ける。偏りや誤情報があったら困りますよね。これって要するに信頼度の問題をAIと人の掛け合わせで管理しているということ？
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！AIは大量の記述を速く拾えるが誤りも掴む。だから人が検証して品質を担保する。これで頻繁に更新されるデータを効率よく集められるんです。
導入コストと効果の話を聞かせてください。結局、何を見れば投資対効果が分かりますか。
要点三つで答えますね。1) 時系列で政策を並べ、売上や稼働率と照合すれば影響の大きさが見える、2) 地域差を比較すれば現場に合う対策が分かる、3) モニタリングと組めば早期対応の体制が整う。投資はデータパイプラインと一時的な人手検証が中心です。
現場実装に関しては、IT部門に丸投げしてもいいんですか。うちの現場は新しいツールをすぐ嫌がります。
その懸念も当然です。導入は段階的に進めるのが鉄則ですよ。最初は経営層向けのダッシュボードと簡単な報告フォーマットを作り、現場への影響と負担を見える化してから拡張すると受け入れられやすいです。
分かりました、まずは指標を作って小さく試してみます。拓海先生、最後に要点を整理していただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！最後に三点にまとめます。1) WNTRACは公開情報をAIで集め人が検証する半自動データベース、2) 経営判断には時系列と地域比較が有効、3) 導入は段階的に行い、初期は経営指標にフォーカスする。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、WNTRACは「世界の政策履歴を素早く集めて比較できる台帳」で、それを元にまず経営判断指標を作り現場に負担をかけずに段階導入する、という理解で合っていますか。
