拓海さん、最近若手が「タスクテンソル」って言葉を持ち出すんですが、正直ピンと来なくて。要するにどういう論文なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、生成AI（generative AI; GAI; 生成AI）が現場の仕事にどう影響するかを、整理して見える化するための枠組みを示しているんですよ。大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かるようになりますよ。
整理して見える化、ですか。うちの現場は職人気質で、AI入れてもうまくいくか不安なんです。投資対効果の判断に直結する説明が欲しいですね。
ポイントは三つです。1つ目、タスクを細かく分解してどこにAIを入れるかを明確にすること。2つ目、AIが代替するのか補助するのかを見極めること。3つ目、監査（audit）や意思決定権の所在を明確にすること。これらがあれば投資対効果を議論しやすくなるんです。
なるほど。要するに、これって要するにタスクを整理する枠組みということ？現場ごとに何を任せて何を残すかを決めるための地図のようなものですか。
その通りです！まさに地図です。具体的には八つの次元でタスクを評価して、どの軸でAIが効くかを示す行列――論文ではテンソルと呼んでいますよ。これがあれば、現場での導入戦略がずっと立てやすくなるんです。
八つの次元、と言われるとまた難しそうだなあ。現場でやるならまず何を見れば良いのか、一番簡単な導入ステップを教えてください。
簡単な順に行けばできますよ。最初はタスクの「出力（output）」を明確にすることから始めます。次にその出力に対する「監査（audit）」や「意思決定（decision-making）」の権限を決める。最後にAIの「統合（integration）」の形、補助か代替かを決めればよいのです。これで小さく始めて効果を測れますよ。
分かりました。まずは出力を決めて、ここはAI、ここは人、と分ける。これなら現場でもやれそうです。最後に確認ですが、これを導入するとどんなメリットが期待できますか。
メリットも三つに集約できます。導入リスクを可視化できること、適切な監査体制を設計できること、投資を段階的に回収できるパスを作れることです。小さく実験して拡大する、これが成功の鍵ですよ。
分かりました。私の言葉で言い直すと、タスクテンソルは仕事を細かく軸で分けて、どこに生成AIを使うかの設計図を作る論文、ということで間違いないですね。
