AIBR プレミアム
拓海先生、最近の論文で「AIに人の行動の動機を読ませる」と聞きましたが、要するにAIが人の心を見破るという話ですか？我々の現場でどう使えるのかイメージが湧かなくて。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点はシンプルです。AI、特に大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）は大量の人間の文章から学んでいるので、与える文（プロンプト）を変えることで、人がどう考えやすいかを再現・推測できるんですよ。
それは、与えた状況に対してAIが「自分ならこうする」と答える、と理解してよいですか？ただ、それを我々の経営判断に活かすとしたら信頼できる精度が必要です。
その通りです。論文の重要点は二つあります。第一に、LLMが人の行動の分布、つまり多数派から少数派までの振る舞いを再現できること。第二に、プロンプトを工夫することで、どの動機（公平さや効率性など）が振る舞いを引き起こしているかを推定できることです。ですから単一の回答ではなく、分布で判断するのが肝心ですよ。
分布という言葉はわかりますが、実務だとサンプルの信頼性や偏りが怖いです。現場の声と合わない場合はどうすれば良いですか。
大丈夫、慎重であることは重要です。論文はLLMが学習データに基づく「内在化された人間行動の傾向」を使っている点を示しています。したがって社内データや現場観察と組み合わせることで、AIの示す傾向が実務で有効かどうか検証できます。まずは小さなパイロットを回して整合性を確認するのが現実的です。
なるほど、実験的に試すということですね。ところで、これって要するにプロンプトを上手に使えばAIが人の「なぜ」を言語化してくれるということですか？
まさにその通りですよ！要するに、プロンプト設計で得られるキーワードや説明から、現場の意思決定を引き起こす「動機」の候補を抽出できるのです。簡単に言えば、AIは現場の言いづらい理由を言語化してくれる道具になり得ます。
それは便利ですね。ただ、投資対効果（ROI）をどう測るかが大事です。我々はコストに厳しいので、まずどこを見ればいいのか要点を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！短くまとめます。第一、問題の特定――どの意思決定が不透明かを明確にする。第二、プロンプト設計と小規模実験――AIに複数の状況を提示して、得られる動機の分布を確認する。第三、現場との照合と段階的導入――AIの示す傾向を現場検証して効果が出る部分だけ展開する、です。これだけで無駄な投資を避けられますよ。
分かりました。現場の人に説明できる言葉が必要ですね。プロンプトの設計や解析は外注すべきですか、それとも社内で育てるべきでしょうか。
どちらも選択肢として有効です。まずは外部の専門家でプロトタイプを作り、社内で使えるテンプレートやフローを確立してから内製化を進めるのが現実的です。重要なのは「現場が使える出力」を作ることで、技術的な細部よりも現場運用を優先するべきです。
了解しました。最後に、会議ですぐ使える短い説明を3点でまとめていただけますか。我々の役員会でも通じるように。
素晴らしい着眼点ですね！短く３つにまとめます。1) この手法はAIを使って人の意思決定の背景にある動機を候補化し、意思決定改善に使える。2) 小規模なプロンプト実験と現場検証で投資リスクを抑えられる。3) 初期は外部でプロトタイプを作り、現場が使える形を整えてから内製化を進める、です。
分かりました。自分の言葉で言うと、「まず小さく試して、AIが示す『なぜ』と現場の実態を照らし合わせ、合うところを順に導入する」ということですね。これなら役員にも説明できます。
