拓海さん、最近若手から「AIで研究の役に立つツールがある」と聞きましたが、学者向けの話ですかね。うちのような製造業にも関係ありますか。
素晴らしい着眼点ですね！学術向けに見えるツールも、本質は「パターン発見」と「仮説支援」ですから、ビジネスの現場でも応用できるんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的にはどんなことを自動化するんですか。うちの現場で言えば不具合の原因推定や改善案の提示みたいなものを期待したいんです。
TxGraffitiという研究は、数学の分野で「仮説（conjecture）」を自動で作る仕組みを示しています。ここでのポイントは三つです。第一にデータから関係性を探す、第二に人間に提示できる形で仮説化する、第三に提出された仮説が新規性を持つ点です。現場の不具合解析もこの流れで改善案を生み出せますよ。
なるほど。でもAIが出してきた仮説をそのまま信用していいのか不安です。現場のデータは抜けやノイズが多いですし、コストもかかる。
素晴らしい着眼点ですね！検証と人の目が不可欠です。TxGraffitiでも自動提案を出した後に数学者が検討して証明や反例を探します。ビジネスでも同じで、AIは提案を出す役、最終判断は人が行う、という役割分担で投資対効果が見えてきますよ。
これって要するに、AIは『仮説を大量につくって候補を提示する道具』で、最終判断は人が行うということですか？
その通りです！簡潔に三点で整理すると、1) AIはパターンや関係性を発見できる、2) 提案は人が精査して価値を決める、3) 小さな検証ループを回して信頼度を上げる、これで運用可能になりますよ。
導入コストの感覚がつかめません。最初にどれくらいの投資と社内の準備が必要でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さなパイロットから始めるのが現実的です。データ整備、評価指標の設定、人のレビュー体制の三つを先に整えれば、試験的に投入して効果を測りやすくなりますよ。段階的に広げる方法が失敗を減らします。
現場の担当を説得するポイントは何でしょう。現場は「また余計な仕事が増える」と反発しがちです。
素晴らしい着眼点ですね！説得の鍵は三つです。まず現場の負担を最初から減らす仕組み、次に成果が見える形で提示すること、最後に現場が評価に参加できるコンパクトなレビューサイクルを作ることです。これで現場はむしろ手戻りを減らせると感じますよ。
分かりました。要するにAIは候補を出す発見側、人が検証して採用する判断側に分けて運用するのが現実的だと。まずは小さく試して効果を測る、ですね。
その通りです、田中専務。今日の要点を三つにまとめると、1) AIは仮説生成の加速装置、2) 人が最終判断を行う、3) 小さな検証ループで信頼を積み上げる、です。大丈夫、一緒に進めれば必ず成果が出ますよ。
承知しました。自分の言葉で整理すると、TxGraffitiの考え方は「AIに候補を出させ、人が評価して現場改善に繋げる」という運用モデルで、まずは小さく試して投資対効果を確かめる、ということですね。やってみます。
