拓海先生、最近部下に『AIのバイアス』がどうこうと言われているのですが、実務で何を気にすればいいのか全くわかりません。要するに何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論を3点だけ伝えますよ。1つ目、AIのバイアスは人の判断と勝手に合体して新しい問題を作る。2つ目、正しく設計すればAIは判断を改善できる。3つ目、これらは分けて考えるより『相互作用』で見る必要があるんです。
うーん、人のバイアスとAIのバイアスが合わさると別物になる、ということですか。例えばどんな場面でそうなりますか。
例えば営業レポートをAIが要約して提示するとします。人は最初に出た強めの意見に引きずられやすい（確証バイアス）。もしAIが偏った見解で最初に強調すると、人はそれを鵜呑みにしてしまい、結果として元より偏った意思決定になるんですよ。
なるほど。これって要するにAIの提示の仕方次第で、うちの判断がもっと間違いやすくなるということ？それともAIで逆に助かることもあるのですか。
その通りです。要点は三つあります。1つ、安全で慎重な提示設計がされていないと偏りが強化される。2つ、意図的に異なる視点を出すことで人の偏りを抑えられる場合がある。3つ、だからこそ『人とAIの相互作用を測る枠組み』が必要なんです。
その『枠組み』とは実務ではどういうことをするのでしょうか。コストがかかるなら慎重に投資判断したいのですが。
良い質問です。実務での枠組みは、まずどのような人の偏りがあるかを洗い出し、次にAIがどのように情報を提示するかを設計し、最後に両者の組み合わせで生じる影響を小さな実験で確かめる。これで大きな投資前に効果とリスクが分かるんです。
小さな実験、とは具体的にどれくらいの規模で、現場に負担はかかりますか。操作が難しいと現場が拒否します。
そこも重要です。現場負担を抑えるには二段階で行います。まずは既存の業務データを使ったオフライン評価で影響を測り、次に限定されたチームでA/Bテストを行う。手順を分ければ現場の負担は最小限で済むんです。
それなら現実的ですね。では、投資対効果（ROI）はどうやって見ればいいですか。成果が出るまでにどれくらい時間がかかりますか。
ROIはまず『リスク低減』という価値を評価しましょう。バイアスによる誤判断を減らせば、誤発注や機会損失が減り、中長期で回収可能です。効果は分野によるが、最初のオフライン評価は数週間、限定実験は数ヶ月で判断できるケースが多いです。
分かりました。まとめると、AIは場合によって害にも薬にもなる。だから相互作用を見て小さく試してから広げる、という方針ですね。自分の言葉で言うと、AIの出し方で人の判断が変わるから、まずは挙動を測って安全に導入する、ということですね。
