AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から“Chain of Thought（思考の連鎖）”という論文の話を聞きまして、うちの現場にも関係あるのかと困っているんです。要するに導入すれば現場の判断がAIで補えるということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！Chain of Thought Prompting（以後CoT）とは、AIに「考えの過程」を示させると複雑な推論が得られやすくなるという手法ですよ。大丈夫、一緒にポイントを整理すれば経営判断に使えるかが見えてきますよ。
具体的にはどんな場面で効くんですか。見積りや不良原因の分析、設備の判断なんかに応用できると助かるんですが。
まず要点を3つで示すと、1）AIに途中の思考を出させることで複雑な推論が安定する、2）大きな言語モデルが前提、つまり高性能な土台が必要、3）注意点としては誤った思考が出ることもあり人のチェックが必須、ということですよ。
これって要するに、AIに「考える過程」を見せてもらうように促すと、人間が納得できる判断の材料が増えるということですか？それで精度が上がると。
その理解で本質を押さえていますよ。補足するとCoTは単に答えだけを出すより、途中の考え方を出すことで誤りを発見しやすくし、人が介入して修正しやすくする手法なんです。一緒に導入の流れも見ていきましょう。
導入の流れというのは、まずどこから手を付けるべきでしょうか。現場は保守的でクラウドも抵抗があります。投資対効果が見えないと社長に説明できません。
優先は小さく始めて効果を証明することです。まずは社内で頻度が高く判断が属人化している業務を選びます。次にその業務で人が行う「論理の流れ」を設計し、AIに同じ流れで説明させて期待精度を測りますよ。
投資対効果はどうやって示すのですか。現場の手間が減ることは分かりますが、誤った説明で逆に混乱しないか不安です。
投資対効果は三段階で示せます。時間短縮や判断のバラつき削減という定量指標を最初に示し、次に人がチェックする運用コストを加味し、最後に誤答率を下げる改善策を実装した後の期待値を示すのです。こうすれば経営判断材料になりますよ。
分かりました、最後に私の言葉で確認します。Chain of ThoughtはAIに考え方を出させて人が点検しやすくし、その結果現場判断の精度と説明性を高める手法という理解で合っていますか。これなら会長にも説明できそうです。
素晴らしいまとめです！その通りですよ。導入は段階的に、まずは小さなパイロットで効果を数値化し、成功事例を作れば必ず社内説得は進みますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
