拓海先生、最近ニュースで「AIがポーカーでプロに勝った」って聞いて驚いたんですが、あれはうちの業務にも役に立つものなんですか？デジタルは正直苦手でして…
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、難しく聞こえる話も本質はシンプルです。今回の研究は不完全情報（Imperfect Information）を扱う点が重要で、これは現場で見えない事情を前提に判断する状況に似ていますよ。
不完全情報というのは、要するに相手のカードや状態が全部見えない中で判断する状況、ということですか？それってうちの受注判断と似ている気がしますが。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！現場で相手の本当のニーズや競合状況が完全には見えない状態で判断する場面が多いなら、この考え方は役に立ちますよ。要点は三つだけ：相手の見えない情報を推定すること、局所的に深掘りして決定すること、そして経験から直感を学ばせることです。
それは分かりやすいですが、現場で使うとしたら何が必要になりますか？データを大量に集めないといけないんでしょうか。投資対効果が気になります。
大丈夫、一緒に考えればできますよ。まず大量データが絶対条件というわけではありません。研究で使われた手法は自己対戦（Self-play）で「直感」を学ばせるため、現場データが少なくてもシミュレーションや部門知見で初期モデルを作ることができます。投資対効果の観点では、段階的に小さく試して効果を検証する設計が肝心です。
自己対戦で学ばせるというのは、要するにシステム同士で繰り返し勝ち負けをやらせて賢くする、ということですか？それなら外部のデータを買わずに済むのかな。
そうですよ。素晴らしい着眼点ですね！自己対戦は内部ルールの下で繰り返しプレイして戦略を磨く手法です。現場の意思決定プロセスを模した環境を用意すれば、外部データに依存しすぎず戦略の核を作れます。ただし現場の実務ルールを正しく反映することが前提です。
それなら導入は段階的にできそうですね。あと、これって要するにうちで言う『現場の暗黙知を数理化して判断支援に落とし込む』ということですか？
正確です！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。例えるなら、職人の勘を若手に教えるように、AIに場面ごとの最適な判断を模倣させ、局所的に深く考えさせる。その結果、現場の判断を補佐するシステムになり得ます。
リスクはどうでしょう。逆に現場の判断を過信してしまうとか、ある特定のパターンに偏るとか、そういうことはありませんか？
重要な視点ですね。学習データやシミュレーション設計が偏れば偏った判断を学習してしまいます。だから検証フェーズで多様なシナリオに対して堅牢性（robustness）を検証し、人が最終判断を担える仕組みを残すことが必須です。失敗は学習のチャンスですから、段階的に運用することが肝要です。
分かりました。要点を私の言葉でまとめますと、①相手の見えない情報を推定する仕組みを作る、②局所的に深く考える仕組みで現場に即した判断支援をする、③段階的に導入して検証を繰り返す、ということですね。これなら我々の現場でも試せそうです。
素晴らしい整理です！その通りですよ。次は実際に小さな業務でプロトタイプを作り、効果とコストを計測していきましょう。大丈夫、私も伴走しますから安心してくださいね。
