拓海さん、最近部下が『顧客対応をAIに任せるべきだ』って言うんですが、交渉や取引までAIに任せて大丈夫なんでしょうか。要するに、それで会社は得するのか見当がつかなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、論文は『できるが危険』という結論です。自動化で効率や機会は増えるが、コントロールを誤ると実損が出るリスクが高いんですよ。
具体的にどんな『危険』があるんですか。予算オーバーや無駄買いみたいなものですか。それとも交渉で相手にやられてしまうという話ですか。
いい質問です。要点を3つにまとめます。1つ目は予算制約無視のリスク、2つ目は過剰支払いのリスク、3つ目は交渉の膠着や早期妥結などの運用リスクです。身近な例で言うと、代行者にカードを預けたら勝手に高価なものを買われてしまう、というイメージですよ。
なるほど。で、これって要するに『強いAIと弱いAIが戦わせると弱い側が損をする』ということですか。それとも設定しだいで防げるんですか。
良い整理です。基本はその通りです。論文は、エージェント能力の差があると取引が偏り、能力が低い側の実損が大きくなると示しています。ただし、対策はあります。対策も3点で、運用ルール、予算ガードレール、監査ログの実装です。これらでリスクは大幅に低減できますよ。
運用ルールというのは例えばどんなものですか。現場に任せると守られない気がして、私はそこを心配しています。
運用ルールは例として、代理交渉の上限価格や下限価格を定める、一定条件で人間承認を挟む、ログを可視化して定期的にレビューする、などです。会社でのガードレールは保険と同じで、投資の効率を落とさず損失の尾を断つ役割を果たしますよ。
監査ログは分かります。あと、LLMってやつは我々の現場でも使えますか。Large Language Model (LLM) 大規模言語モデルという表現を聞きますが、それはこの交渉のことにも使うのですか。
はい、使います。Large Language Model (LLM) 大規模言語モデルは、多くの言葉のパターンを学習した仕組みで、交渉の文章生成や相手の応答解釈に使えます。ただしLLMの個体差や学習データの偏りで行動が変わるため、性能評価とペナルティ設計が不可欠です。
分かりました。最後に一つ確認ですが、現場導入の初期はどんな点を一番気をつければいいですか。投資対効果を見極めたいのです。
重要なのは小さく始めて観察することです。まずパイロットで限定的な商材や低リスクの交渉を任せ、成果と逸脱事例を計測してから範囲を広げる方法が有効です。これで投資対効果が明確になりますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、『AIに交渉を任せれば効率と機会は増えるが、能力差や設定ミスで会社が損する可能性がある。だから小さく試してルールと監査を入れてから本格導入する』ということでよろしいですね。
