拓海先生、今うちの部下からTRIZを使った発想法を導入しろと言われまして。TRIZって名前だけは聞いたことがありますが、うちのような現場で本当に使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！TRIZは確かに有効な方法ですが、学習コストと熟練が必要で現場に定着しにくい問題がありますよ。今回はそのTRIZを大規模言語モデル、つまりLLMsで自動化する研究を噛み砕いて説明しますよ。
ああ、LLMっていうのはChatGPTみたいなやつのことですよね。うちの現場で扱えるのかどうかが一番の不安です。導入コストに見合うのか、効果が出るのかを知りたいです。
はい、LLMはLarge Language Models（大規模言語モデル）で、自然言語を理解して生成する能力を持っていますよ。結論を先に言うと、AutoTRIZはTRIZの手順を自動化して現場負担を下げ、短時間でアイデアを出せるようにする仕組みです。要点は三つ、ユーザー負担の低減、解法の構造化、実務適用の検証です。
これって要するに、TRIZの手順をAIが代わりにやってくれて、我々は最終的な判断だけすればいいということですか？
ほぼその通りです。TRIZは技術的矛盾を見つけて解決策を導く手法ですが、手順が多くて使いこなすのが難しいです。AutoTRIZはユーザーの問題文から自動で矛盾を抽出し、解決策を生成して整理されたレポートを出す。つまり現場は入力と評価に集中できるようになるんです。
なるほど、それは助かります。でも精度や信頼性はどうなんでしょう。現場で使っても間違った方向に行くリスクはありませんか。
良い質問ですね。研究では教科書ケースと実機のBTMS（Battery Thermal Management System）設計に適用して比較実験を行い、人間の解法と類似した有用案を多数生成できたと報告されています。重要なのは出力を鵜呑みにせず、人の評価工程を残すことです。そのための可視化とレポートがAutoTRIZの強みなんですよ。
投資対効果の観点で言うと、初期導入にどれくらい準備が必要でしょうか。社員教育とかデータ整備は相当かかりそうに思えますが。
その懸念も重要です。AutoTRIZは大規模データを前提とするのではなく、プロセスの自動化とガイド化で現場の知識を引き出す設計です。つまり初期はテンプレートと評価基準を整える工数は必要だが、学習曲線はTRIZを一から習得するより短い可能性があります。これも要点三つで説明すると、導入準備、評価フロー、運用ルールの整備です。
わかりました。これって要するに、うちの現場の人が難しいTRIZの教科書を読み込む代わりに、現場の問題を書き込めばAIが論理的に解を作ってくれて、最後は我々が投資対効果を見て採用するか決めればいいということですね。
素晴らしい要約です！その理解で合っていますよ。大事なのはツールが判断を取って代わるのではなく、意思決定を支援することです。まずは小さな案件でPoCを回して、評価基準と運用フローを固めることをおすすめしますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。ではまずは現場で一つ小さな問題を持ち寄って、AIにやらせてみて、出てきた案を評価するところから始めてみます。自分の言葉で言うと、AIにTRIZの手順をサポートさせて、我々は投資と実行の判断に集中する、という理解で間違いないですね。
