AIBR プレミアム
拓海先生、お世話になります。最近部署で「Chain of Thought」って言葉を聞きまして、現場からAIに判断を任せる話が出ているんです。ただ正直、何がどう良くなるのかピンと来なくて。「これって要するに現場の人の頭の中をそのままAIにコピーするってことですか？」
素晴らしい着眼点ですね！まずは落ち着いて。Chain of Thought（CoT、連鎖思考）は「AIが答えだけ出すのではなく、途中の考え方を示して推論する手法」です。現場の判断過程を全部コピーするわけではないですが、意思決定の根拠を見える化できる点で経営判断に役立つんです。
なるほど。で、導入したら現場の誰が使うんでしょう。うちの現場はデジタルが得意な人ばかりではありません。投資対効果の観点で言うと、導入コストに見合う効果がどれほど期待できるのかが知りたいです。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は3つです。1つ目、CoTは複雑な判断をAIに任せる際の説明力を高める。2つ目、現場の作業者がAIの「考え」を確認できるため、信頼性が上がる。3つ目、学習や改善に役立つログが残るため、運用段階での改善投資が効率的になりますよ。
それは分かりやすい。ですが、現場の人がAIの途中の考えを見ても結局わからないのではないですか。専門家でない人でも使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！CoTを現場で活かすには可視化の工夫が必要です。専門用語を避けたサマリ表示、判断の根拠だけ抽出するUI、そして「この部分は確信度が低い」といった信頼度表示を組み合わせれば、デジタルが苦手な方でも判断支援として使えるんです。
導入後のリスクはどう管理すればいいですか。誤った推論で判断ミスが起きたら責任の所在が曖昧になりそうです。
大丈夫、必ずガバナンス設計が要ります。導入初期は人の最終承認を必須にし、AIの出力に対する現場のフィードバックを制度化します。要はAIを独断で動かすのではなく、AIの考えを補助線として現場の判断を支える運用ルールを作るのです。
これって要するに、AIが途中の考えを出すことで『なぜその結論に至ったか』を確認でき、人が最後に責任を取る体制を保てるということですか？
その通りですよ。要点は三つ。説明可能性の向上、現場適応の容易さ、運用改善の効率化です。さらに重要なのは、小さく試し、改善を繰り返すパイロット設計です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。まずは小さな工程で試して、AIの考えが現場で理解されるかを確かめる。駄目なら運用を止める。そう説明して社内稟議にかけます。ありがとうございました。
素晴らしい着眼点ですね！その要約で十分です。田中専務の説明なら経営会議でも伝わりますよ。では次は導入計画の粗筋を作りましょう。
