拓海先生、最近部下から「説明可能な予測コーディング（Explainable Predictive Coding）を導入すべきだ」と言われまして、何がどう良くなるのか正直ピンと来ないのです。現場の負担や費用対効果がどうなるのか、経営目線で教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず安心してほしいのですが、説明可能な予測コーディングとは、AIが「なぜその文書を選んだか」を人が理解できる形で示す仕組みです。いきなり細かい話をするより、先に要点を3つにまとめますね。1）判断の根拠が見えることで弁護士などの確認が速くなる。2）必要な箇所だけをレビューできるため工数が減る。3）結果に対する信頼性が高まり、導入の心理的抵抗が下がる、ということです。
要点を3つにされると分かりやすいです。ですが「判断の根拠が見える」と言われても、現場の弁護士は膨大な書類を読むので、結局工数が減るのか疑っています。具体的にどこが短縮されるのですか。
良い質問です。現行の文書レビューでは、弁護士が文書全体を読むケースが多く、該当箇所が文中のどこにあるか探すだけで時間がかかります。説明可能な仕組みはモデルが「この文のこの一部分」が根拠だと示すので、弁護士は全文ではなくそのスニペット（短い抜粋）だけを精査すればよいのです。結果として1件あたりのレビュー時間が短縮され、コスト削減につながるのです。
なるほど。ただ、うちのIT部はAIの結果をそのまま採用するのは怖いと言っています。AIが間違っている場合のリスクや、説明が表面的で実務的に使えないことはありませんか。
大丈夫、それも大事なポイントです。説明可能な予測コーディングは、完全自動化を目指すというより、人間とAIの協調を前提に設計されます。モデルが示すスニペットは「検討すべき候補」を提示するもので、最終判断は弁護士が行う流れになります。これにより、誤判定のリスクを低減しつつ作業効率を上げられるのです。
これって要するに、AIが予備作業をしてくれて人が最終確認する、ということですか。そうであれば投資対効果の議論もしやすくなります。
その通りですよ。要点をもう一度整理しますね。1）AIが「どの部分」を根拠にしたかを提示することで確認作業が速くなる。2）弁護士は提示されたスニペットに集中して精査できるので工数が下がる。3）判断プロセスが追跡可能になり、社内外の説明責任が果たしやすくなる、ということです。要はAIが『道具としての下ごしらえ』をし、人が『意思決定』を行う構造です。
導入のハードルとしては、データの準備や初期の学習に時間がかかる点と、現場の信頼を得るための説明作業が必要だと理解しました。現場を説得するにはどこから手を付けるべきでしょうか。
実務的には、小さなパイロットから始めるのが王道です。まずは代表的な案件の一部を使い、人手でラベル付けしたデータでモデルを学習させ、説明されるスニペットが現場の期待に合うかを検証します。成果が出れば定量的な時間短縮やコスト削減のデータが取れるため、経営判断に使える資料が作れますよ。
分かりました、まずは小さく試して効果を数値化する。自分の言葉で説明できるぐらい試験結果を整えれば、取締役会でも説明できます。ありがとうございます、拓海先生。
大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。まずは小さな勝利で信頼を作ること、それからスニペット単位の精度と時間削減を数値で示すこと、最後に運用ルールを作って人の最終チェックを常態化することを意識しましょう。何かあればまた相談してくださいね。
