AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から“個人差を考慮したAI”を導入すべきだと言われまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに何が変わるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言えば“人それぞれのクセをAIが学ぶ”ことで予測が賢くなるのですよ。今回は表現学習（Representation Learning, RL、表現学習）を使った研究を一緒に見ていきましょう。
表現学習という言葉自体が初めてでして。要するに、我が社の営業ごとの嗜好や判断の癖をAIが“数字”で表すという理解で合っていますか。
その通りです。簡単に言えば“個人ごとの特徴を短いベクトルに圧縮する”ことで、後の予測に使えるようにするのです。例えるなら、社員一人ひとりの『業務履歴から作る名刺』ですね。
なるほど、でも現場データは記述がまちまちで、自由記述も多い。そういう雑多なデータからまともな“名刺”が作れるものですか。
できますよ。表現学習は構造化データも非構造化データも同じ潜在空間に落とし込める強みがあります。実務的なポイントは三つ。まずデータの前処理、次に適切なモデル設計、最後にプライバシー配慮です。
投資対効果の点で言うと、データ整備にどれだけコストをかければ現場で使えるレベルになりますか。現場は忙しいのです。
良い質問です。現実的には段階導入が鍵です。第一段階は既存の定型データだけでテストし、第二段階で自由記述を追加する。これでコストを平準化できるのです。
これって要するに、最初は手元の簡単なデータだけで“個人の特徴”を作って、改善しながら精度を上げるということですか。
まさにその通りですよ。導入の負荷を抑えつつ、現場への説明と価値の可視化を並行させれば、経営判断もしやすくなります。一歩ずつ進めれば確実に成果が出せるんです。
現場の抵抗に関してはどう対応すべきでしょう。データを取られるのではと怖がる人もいます。
ここも重要です。プライバシーの観点と利得を明確に伝える必要があります。例えば個人を特定しない集合的な指標でまず効果を示す、次に限定された人員だけに段階的に展開すると説明すると受け入れやすいんです。
最終的に我々経営陣が期待すべき効果は何でしょうか。要するに投資に見合うリターンはどこにありますか。
要点は三つです。第一に予測精度の向上による業務効率化、第二に個人最適化された提示で成約率や顧客満足が上がること、第三にデータに基づく意思決定で人的リスクを減らせること。これらが投資対効果の源泉になりますよ。
わかりました、まとめますと、まずは手元の定型データで個人の特徴を作って効果を示し、段階的に自由記述や深堀りデータを足していく。これで投資を抑えつつ進めるという理解で合っています。
完璧です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際にどのデータを初期投入するか決めましょうか。
