拓海先生、最近部下から『AIに任せて作業を自動化しよう』と言われて困っているんです。そもそも、AIが本当に私たちの意思を理解して勝手に操作してくれるようになるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。要点は三つあります。まず、AIは自然言語で表現された『意図』を受け取り、次にそれを実行可能なコードに変換し、最後にそのコードを実行して目的を達成することが試みられていますよ。
それは便利そうですが、現場で使えるレベルなのかが心配です。例えば私が『保険会社に自動車の車検証を送ってくれ』と言ったら、本当に適切に送れるのでしょうか。
いい質問です。今回の研究では、Large Language Models (LLM, 大規模言語モデル)に具体的なユーザー意図と、GUIのない環境向けの簡易的なApplication Programming Interface (API, アプリケーションプログラミングインタフェース)の仕様を与え、モデル生成コードを実行して検証しています。結果として、GPT-4o-miniが意図に沿ったPythonコードを生成し、実行してタスクを完了する可能性を示しましたよ。
なるほど。でも安全性や依存の問題もあるのではないですか。現場の担当者がAIの出力を監督しないと、思わぬ操作ミスが起きそうです。
その不安は的確です。研究でも依存と説明可能性の問題を指摘しています。ここではモデルが生成したコードを追跡可能にする設計（ファンクションラッパーの利用など）を導入し、実行履歴を確認しやすくする対策が取られています。つまり、完全自動ではなくヒューマン・イン・ザ・ループの形態が現実的です。
これって要するに、AIが自然言語から実行可能なコードを生成して意図を自動的に実行するということ？
そうです。ただし重要なのは三点です。第一に、自然言語→コード変換は可能であるが完全無謬ではない。第二に、実行環境の仕様（API設計）が鍵になる。第三に、人が監査できる仕組みを組み込めば実用化への道が開けるのです。大丈夫、一緒に設計すれば導入できますよ。
その監査可能性をどう確保するかが経営判断のポイントですね。投資対効果を考えると、まずどの業務から手を付けるべきか、助言はありますか。
負担の小さい定型業務からです。手順が決まっていて結果の検証が容易な業務で試験運用を行い、生成コードのログと差異を検証して信頼を積み上げる方法が現実的です。私が設計の骨子をお手伝いしますよ。
わかりました。ではまずは小さく試して、安全性と効果を確認する。要は『意図を言えば、それに対応するコードをAIが作って動かせるが、人の監査が必須』ということですね。自分の言葉で言うと、そんな理解で合っていますか。
完璧です。まさにその通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次回までに小さなパイロット案を用意しますね。
