拓海先生、最近部下が『ある論文でプロンプトのやり方でAIの推論力が上がる』と言って持ってきましてね。正直、何が変わるのか分からなくて困っております。要するに、うちの現場で使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！端的に言えば、この手法は大規模言語モデル（Large Language Model、LLM、大規模言語モデル）の『内部で考える過程』を引き出すプロンプト設計です。現場での利用価値は高く、複雑な判断や手順の説明が必要な場面で有効に働くんですよ。
うーん、内部で考える過程を引き出す、ですか。具体的にはどんな場面で効果が出るのですか。うちなら工程改善や原因分析で使えますかね。
大丈夫、一緒に考えればできますよ。要点は三つです。第一に、手順や根拠を文章で誘導するとモデルが段階的に推論を示す。第二に、人が見るべき中間過程が出るため検証性が高まる。第三に、単なる回答より改善策の提示が現場で使いやすい。工程改善や原因分析はまさに相性が良いんです。
なるほど。しかし導入コストや失敗リスクも気になります。トライアルでどこを見れば投資対効果が分かりますか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さな業務フロー一つに絞ってパイロットを行うことを勧めます。評価指標は正答率だけでなく、提示された手順の妥当性（検証可能性）、および現場での実行時間短縮や判定ミス減少という定量的効果を合わせて測ると良いです。
これって要するに、AIに『どう考えたかを見せてもらう』ことで、人が介入して信頼できる判断に変えるということですか？
まさにその通りです！人が最終判断をする前にAIの『考え方』を見て、誤りを見つけたり修正したりできる。それにより運用の安全性と効果が同時に引き上げられるんです。
ただ、現場の班長や作業者がこれをどう受け取るかも重要です。説明が長くて現場が使わないという事態は避けたいのですが。
大丈夫、導入のコツも三つにまとめておきます。第一に、出力を要約して短く提示するインターフェースを作る。第二に、現場からのフィードバックを取りやすくする簡単なチェック項目を用意する。第三に、運用ルールとして人の最終確認ポイントを明確にする。これだけで現場定着率は大きく改善できますよ。
分かりました。では一度、工程の一部で試してみます。私の理解で整理しますと、『AIに段階的な考えを書かせて、そのプロセスを人が評価・修正することで現場の判断力を補助し、結果としてミス減と時間短縮を狙う』ということですね。これなら我々でも説明できます。
