AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「共同で創作するAI（co-creative AI）を導入すべきだ」と言われまして。正直、何がどう良いのか現場の投資対効果が想像できず困っています。要するに現場で使える道具なんですか？それとも研究のための道具なんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、共同で創作するAIというのは、現場の創造作業を支援する道具を考える枠組みでもあり、研究の設計を整理するための視点でもあるんですよ。まず結論を三つで言うと、1) 人とAIが順番に作業する観点を整理する、2) その比較がしやすくなる、3) 実務導入の評価軸を作る、という点が一番のポイントです。安心してください、一緒に見ていけるんです。
それは結構具体的ですね。ただ我々のような製造現場だと、創作というより設計や調整に近い。要するにAIが工程ごとに手伝ってくれて、どこに人が残るべきかが見えるようになるということでしょうか。
まさにその通りですよ。ここで言う共同創作（co-creation、共創）は、人が主体でAIが補助する形も、AIが提案して人が選ぶ形も含む概念です。論文では「ターンベースの相互作用（turn-based interaction）」という見方で、人とAIが交互に手を入れる設計を整理しています。イメージとしては、将棋の持ち駒を順番に出し合うようなものですよ。
なるほど。導入を検討する際、我々はどこを評価すれば良いのでしょう。使い勝手ですか、それとも成果物の質ですか？それとも別の軸がありますか。
評価軸は三つで考えると分かりやすいです。1) プロセス効率、つまり人とAIの作業時間の配分が改善するか、2) 成果物の品質、AIが入れることで創造性や完成度が上がるか、3) 受け入れやすさ、現場の使いやすさと信頼です。論文はこれらを比較できるように、相互作用の型を明確にしているんです。
これって要するにAIが共同作業の相手になって、どのタイプの関係性が我々の現場に向くかを見分けるための設計図ということ？
その理解で合っています！要するに枠組みは、AIを『指導者（coach）』にするか『同僚（colleague）』にするかなどの相互作用の型を整理し、実験や評価をしやすくするためのツールなんです。現場ではまず小さなプロトタイプで、どの型が効果的かを確かめるのが現実的である、と論文も示唆していますよ。
なるほど。小さく試して改善する。具体的な事例はありますか。うちだと製品の試作工程で活用できるかが知りたいんです。
論文ではゲームのレベルデザインを扱った事例を挙げていますが、考え方は試作工程にもそのまま当てはまります。例えばAIが提案を出して技術者が選ぶ『提案型』、現場が作った草案にAIが修正を加える『修正型』など、まずは一つの型で効果検証を行い、現場の受け入れや工数削減効果を見ます。実務では効果が見えれば徐々に適用範囲を広げれば良いんです。
分かりました。私の言葉でまとめると、要するに「人とAIが交互に関わるパターンを整理して、どの型が我々の現場でコスト削減や品質向上につながるかを小さく検証するための設計図」ということですね。これなら部下にも説明できます。
