田中専務
拓海さん、最近部下が「統計的学習が重要だ」って言うんですが、正直ピンと来ません。これって要するに何が変わる話なのですか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言うと、Statistical Learning（SL、統計的学習）は脳が周囲のパターンをこっそり覚えて行動や表現に結びつける仕組みです。音楽ではこれが創造性や個性の源泉になるんですよ。
田中専務
なるほど。ただ、我が社で言えばAIを入れて何が変わるのか、投資対効果を示してもらわないと動けません。実務で使える観点を教えてください。
AIメンター拓海
大丈夫、一緒に整理しますよ。要点は三つです。第一にSLの理解は顧客の行動予測の精度を高める、第二に階層構造の抽出は複雑な作業のモジュール化を促す、第三に身体化（Embodied cognition、身体化認知）を組み合わせると現場適応が速くなります。
田中専務
それは分かりやすい。しかし、現場の人間が使える形に落とし込めるかが肝心です。導入コストや運用負荷はどれぐらいかかりますか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の見立ては段階的に行えば安心です。まずは小さなデータでSLによる予測モデルを試験的に構築し、成果が見えた段階で階層化や身体化要素を実地で評価する方法がおすすめです。
田中専務
なるほど。実証は段階的にやる、ですね。これって要するに、まずは小さく試して効果があれば本格展開というリーンな進め方でいい、ということですか。
