拓海先生、最近部下から「査読にAIを使える」と聞きまして、また頭が痛くなっております。査読って結局、人の感覚が大事なのではないですか？これにAIを入れる意義がよく分からないのです。
素晴らしい着眼点ですね！査読（peer review）は確かに人の判断が中心ですが、バイアスやばらつきが混入しやすいんですよ。PeerArgは、レビュー文をAI（LLM: Large Language Model 大規模言語モデル）で扱いつつ、知識表現（KR: Knowledge Representation 知識表現）や議論理論を組み合わせて、判断の過程を可視化する仕組みなんです。
可視化というと、要するに「AIがどう判断したかの根拠を見せる」ということですか？つまり機械に丸投げせず、説明を伴わせるということでしょうか。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。要点は三つです。第一に、複数のレビューを「主張と反論」の形に整形して議論の構造を作る。第二に、LLMで予測はするが、その裏にある論点の関係を知識表現で明示する。第三に、最終判断だけでなく途中の論拠を提示して、人が最終確認できるようにする、という流れですよ。
うーん、しかし現場に入れると工数が増えたり、結局AIの言うことに頼り切ってしまう心配があると部下は言っています。導入コストと効果のバランスはどう見ればよいでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！経営視点で見ると、短期コストだけでなく「意思決定の信頼性向上」という効果を数値化することが重要です。PeerArgのようなシステムは、一度議論構造を作れば同じプロセスを大量のレビューに適用でき、人によるブレを減らすことでレビュー時間の節約と誤判断の削減につながる可能性がありますよ。
それは分かりましたが、AIの予測が外れたときの責任の所在はどうなるのですか。結局、最終決定は誰が持つのか明確にしたいのです。
良い質問です。PeerArgはあくまで支援ツールであり、最終判断は人間の編集委員やチェアの役割です。重要なのは、なぜその判断が出たのかを人が検証できる形で提示することです。これがあれば、責任の所在も判然としますし、説明可能性の観点から監査もしやすくなりますよ。
これって要するに、AIが最終判断を勝手に出すのではなく、判断の根拠を整理して提示してくれる『品質管理のための道具』ということですか？
その表現は非常に的確ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。PeerArgは予測精度だけを追うのではなく、議論構造を組み立てて人間の検証を助ける点で差別化されています。導入時は小さなパイロットで効果を測ること、運用ルールを整えること、そして結果のフィードバックを仕組み化することが重要です。
理解が深まりました。最後に私の言葉で整理すると、PeerArgは「レビューを論点ごとの主張と反論に分解し、AIで結論を予測しつつ、論拠を見える化して人が最終判断する」仕組みということでよろしいですね。これなら導入の議論が社内でできそうです。
