拓海先生、最近部下から『DEoT』という論文を勧められまして、正直タイトルだけで頭がクラクラしています。どこが新しいのか、簡単に教えていただけませんか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは結論を一言で言いますと、DEoTは『広く探る力（Breadth）』と『深く掘る力（Depth）』を両方とも持たせ、必要に応じて行ったり来たりできる仕組みを作った点が最大の革新です。
なるほど。で、それは現場でどう役に立つのですか。うちの製造部門で言えば、品質問題の原因探索みたいな場面に使えるという理解で合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！要はその理解で正しいです。DEoTは最初に多面的に原因や仮説を洗い出し（Breadth）、その中から重要そうなものを深掘り（Depth）して検証する、というサイクルを自動的に回せるんですよ。
それって要するに、最初に地図を広く描いてから、重要な場所を拡大鏡で見るようなもの、ということでしょうか。で、実際にどうやって『どこを深掘りするか』を決めるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！そこが本論文の肝で、DEoTは『Engine Controller（エンジン制御器）』という仕組みで、広さと深さを動的に配分します。比喩で言えば予算配分の担当者が、初期調査で得られた期待値に応じて次の投資先を決めるように動くのです。
うーん、投資判断に例えると非常に分かりやすいですね。ただ、うちの現場にはデータが散らばっているし、そもそもAIが出す深掘り案が現場で受け入れられるか心配です。導入の障壁は高くないですか。
素晴らしい着眼点ですね！運用面の不安は正当です。DEoT自体は柔軟で、Base Prompter（ベースプロンプター）やSolver Agent（ソルバーエージェント）といったモジュールを通じて人の指示や現場の制約を取り込みやすい設計になっています。つまり、人が主導権を持ちながら、AIが補助的に多案を出す運用が現実的です。
具体的には、うちの現場では『まず人が仮説を出して、その後にAIで検証』という流れに組み込めますか。投資対効果が見えやすい導入ステップが知りたいです。
素晴らしい着眼点ですね！導入は段階的が良いです。まずはBreadth Engine（ブレッドスエンジン）で多様な仮説を自動生成し、人がフィルターをかける。次にDepth Engine（デプスエンジン）で選ばれた仮説を深掘りするという二段階でROIを計測すれば、投資対効果は見えやすくなります。
なるほど。で、これを今すぐ導入する意味はあるんですか。短期で成果を出すためのポイントは何でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！短期で成果を出すには三つの要点があります。第一に、明確な評価指標を最初から決めること。第二に、データの優先準備を小さく区切って行うこと。第三に、人が最終判断するワークフローを必ず残すこと。これで現場の信頼を得られますよ。
ありがとうございます。これなら現場にも説明できそうです。自分の言葉で要点をまとめると、DEoTは『たくさんの候補をまず出して、その中から有望なものだけを詳しく検討する仕組みで、人が最終判断する運用に向いている』ということで合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完全に合っています。大丈夫、一緒に段階的に進めれば必ず現場に根付かせることができますよ。
