AIBR プレミアム
拓海さん、先日部下から『論文を読め』と言われましてね。数学の証明をAIにやらせるという話らしいのですが、正直何をどう評価すればいいのか見当がつきません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今回の論文は、数学の論文（LaTeX）を形式証明システムに翻訳して、証明自動化（automated theorem proving）へつなぐ試みです。経営判断で見るべきポイントを順に整理しますよ。
要するに、我々の現場で使えますかね。投資対効果を考えると、研究室の遊びで終わっては困るのですが。
いい質問ですよ。要点は三つに絞れます。第一に、論文は『人間の書く不完全な文章』を機械が理解できる形に直す辞書（dictionary）を作る点、第二に、その辞書で形式化された知識を使って証明を自動化する点、第三に自動証明の結果を人間の形式（LaTeX）に戻して検証する点です。経営的には価値の出し方が見えるかが最重要です。
辞書というのは言葉の対応表のようなものですか。それができれば、あとは自動で証明してくれると。
その通りですよ。ただし注意点があります。人間の数式や説明には省略や議論が多いので、どこが『証明に必須か』を判別するルール作りが肝心です。ここを誤ると誤訳が多発して価値が出ませんが、うまくやれば時間短縮と知識蓄積の両方が狙えますよ。
これって要するに、自社の技術文書や設計書を正しく『翻訳』して検証する仕組みを作れば、ミスを減らせたり新しい発見が得られるということですか？
まさにその通りですよ。企業の設計書や手順書に応用すれば、見落としを形式的に検出したり、既存知見から新しい設計案を作るヒントが得られます。投資対効果は、適用領域の選定と最初の辞書整備のコストで決まりますよ。
導入のハードルはどこにありますか。現場は手を止めたくないと言いますし、我々はクラウドに手を出すのも慎重です。
素晴らしい着眼点ですね！現場導入のハードルは三つあります。第一にデータと文書の整備、第二にドメイン固有ルールの定義、第三に出力結果を受け取る人の作業プロセスの変更です。初期はスコープを限定して実証するのが現実的ですよ。
それなら、まずはどの部署で試せば効果が見えるでしょうか。品質管理と設計で悩んでいるのですが。
素晴らしい着眼点ですね！品質管理はルールが明確で検証しやすく、設計は知識の蓄積効果が大きいので両方とも実証に向きます。最初は既存ドキュメントが整っている箇所で辞書を作り、手戻り少なく評価する方針が現実的です。私がサポートしますから、一緒に進めましょうね。
分かりました。要は、まず狭く始めて、翻訳の精度が上がれば範囲を広げるということですね。私の言葉で言うと『まずは小さく試して価値を示す』というわけで間違いないですか。
その通りですよ。小さく始めてROIを測り、成功事例を横展開するのが現実的です。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。では私の言葉で整理します。『まず現場のまとまった文書で辞書を作り、形式検証を回して課題を洗い出し、効果が出れば他部署に広げる』という理解で間違いありません。拓海さん、頼りにします。
