拓海先生、最近部下から『AIを先に使ってから統計解析する方法がある』と勧められまして、正直何を信じて良いか分かりません。要はAIの出力をどう扱えば経営判断に活かせるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば分かりますよ。端的に言うと、この研究は『AIの揺らぎを逆に利用して、ベイズ推論の初期情報（先験情報）を作る』という話なんです。
AIの出力の揺らぎ、ですか。つまりAIが毎回違う答えを出すなら、それをデータとして扱うということですか？それって要するにAIを“事前の予想”として使うということ？
まさにその通りです。順を追って説明しますね。要点は三つ。1) AIのランダムな出力を“分布”として捉える、2) その分布をベイズ推論の先験分布（prior）に組み込む、3) 観測データと組み合わせて最終判断する、という流れですよ。
しかしAIはブラックボックスですし、当社の現場データと学習データが違ったら信用できないんじゃないですか。投資対効果を考えると、外部AIに頼るリスクが心配です。
良い指摘です。研究ではそれを踏まえ、AIを無批判に信じるのではなく、『AIの回答の有用性を数値化する仕組み』を提案しています。具体的には、AIの出力が観測データにどれだけ貢献するかを示すパラメータを学習して、値が小さければ無視できますよ。
なるほど。数値で有用性を判断できるなら導入の判断材料になります。現場での運用イメージはどんな感じになりますか。
現場では次の流れです。まずAIに多数回プロンプトを投げて出力の分布を取得します。それを先験情報として扱い、現場データと組み合わせてベイズ更新を行う。結果として得られるのはデータとAI両方を踏まえた不確実性付きの予測です。
それなら、AIの出力が外れた場合でも観測データが正しければ最終的にリカバーできそうですね。これって要するに“AIは参考情報だが、最終はデータで確認する”ということですか。
その理解で正解です。最後にまとめると、1) AIのばらつきを捉え先験分布にする、2) 観測データとの重み付けを学習して安全装置をかける、3) 経営判断では不確実性付きで使う、という運用になりますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、『AIの答えを先に信じ切るのではなく、AIの多様な答えを“予めの想定”にして、現場データで最終的に評価する仕組み』ということですね。これなら導入の説明もしやすいです。
