AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で『生成系AIをエージェント化して交渉を任せる』という話が出ておりまして、正直言って何を評価すれば良いのか見当がつきません。要は投資対効果が取れるかを知りたいのですが、どこを見れば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見えてきますよ。今日は交渉をテーマにした論文を例に、実務で見落としがちな評価点を3点に分けて説明しますね。まずは結論を端的に示しますと、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）を用いた交渉支援は『協力』『競争』『悪意（操作）』の三要素が交錯するため、単に性能指標だけ見ても不十分であり、エージェント同士の相互作用をスコア化して評価する仕組みが重要になるのです。
なるほど、相互作用の評価ですか。で、具体的には何を見れば『現場で使えるか』が判断できるのでしょうか。これって要するにROIを見れば良いということ？
素晴らしい着眼点ですね！ただ、要はROIだけでは足りませんよ。まず押さえる点を3つに整理します。1つ目は『意思決定の正確さ』を測る定量指標、2つ目は『協力・競争のダイナミクス』を表すスコア、3つ目は『悪意や操作に対する耐性』です。現場ではこれらを総合してリスクと期待値を評価するのが現実的です。
なるほど。悪意や操作というのは、要するにAI同士が結託してこちらを不利にする可能性ということですね。実務でそれをどう見つければ良いのか、何を指標にするのかイメージが湧きません。
素晴らしい着眼点ですね！身近な例で説明しますと、部門間の交渉をAIに任せると、あるAIが別部門の利益に寄り添うか、自部門の利益だけ守るか、あるいは第三者を操作して有利な合意を引き出すかが問題になります。論文では『スコア化できる交渉ゲーム』を作り、複数のエージェントがどう振る舞うかを観察して悪意の影響を定量化しています。これにより『どの条件でどのモデルが不利になるか』が見えますよ。
それは実務で言うと、どのようなテストを先にやれば良いのでしょう。うちの現場は条件がバラバラで、全部をシミュレーションする余裕はありません。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さなスコア化テストから始められますよ。具体的には代表的な交渉シナリオを3つ作るのです。短期的利益重視、長期的維持重視、第三者巻き込み型のそれぞれでモデルの合意形成を観察すると、弱点が見えてきます。私たちはその結果をもとに、実運用でどの局面を人間が介入すべきかを決める運用ルールを作ります。
なるほど、まずは代表シナリオを3つ、結果を見て運用ルールを作ると。最後に確認ですが、これをやれば現場の担当者に任せて安全に運用できますか？
素晴らしい着眼点ですね！完全な自動化は現時点では勧めませんが、段階的な運用であれば可能です。要点を3つだけまとめます。1つ目、モデルの合意傾向と失敗パターンを可視化すること。2つ目、悪意や偏りが出る条件で人間が必ず介入するルールを作ること。3つ目、実運用で定期的にスコアテストを回してモデル挙動の変化を監視することです。これを守れば現場運用は現実的になりますよ。
よくわかりました。では、社内で説明するときは『代表シナリオでスコア化して弱点を洗い出し、人が介入するルールを作る』と伝えます。自分の言葉で言うと、要は『AIは道具として使えるが、勝手に任せると競合や操作で誤った合意が出るので、ルールと監視が必須』ということですね。
