AIBR プレミアム
拓海先生、最近読んだ論文に「グループ全体の会話を予測する」って書いてあって驚きました。要するに何ができるようになるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、複数人の会話でどのように発話や動作が進むかを、まとまった確率分布として予測する試みですよ。個人ごとでなく「その場のグループ全体」の未来を当てにいくんです。
つまり会議で「次に誰が発言するか」とか「場の空気が変わるか」を事前に分かるようになる、ということですか？現場で役に立つんでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。応用例は三つ考えられます。会議支援で議論が脱線する前にファシリテーションを提示すること、顧客対応で会話の先を読んだ提案を出すこと、あるいは集団行動解析で安全管理をすることです。
ふむ、しかし我々の社員は少人数の会議が多いです。同じ人が別のグループに入ると振る舞いが違うと書いてありますが、本当にそれに対応できるのですか。
できないことはない、まだ知らないだけです。ここが論文の肝で、メタラーニング（meta-learning、メタ学習）という考え方を使い、各グループを「少ないデータで適応すべき個別タスク」として扱います。だから見たことのないグループでも、過去の似た状況から速やかに適応できますよ。
素晴らしいですね。ただ、実務で使うとなると不確実性が気になります。一つの観察から複数の未来があり得るとありますが、どうやって「どれを信じるか」を決めるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文は確率的予測（stochastic prediction、確率的予測）を採用します。つまり単一の未来を出すのではなく、複数のありうる未来に確率を割り当てる。運用では、確率の高いシナリオを優先しつつ、低確率リスクにも備える設計が現実的です。
これって要するに「過去の同じ場の振る舞いを参照して、その場に合わせて未来の分布を作る」ってことですか？それで会社の会議や接客が改善できると。
その通りです。要点は三つ。過去の同じグループを参照して適応すること、複数の可能性を確率で表すこと、そしてグループ全体を同時に扱うことです。投資対効果を考えるなら、まずは小さな定型会議で試験導入するのが現実的ですよ。
コストと効果の話は助かります。導入で現場が嫌がるのも心配です。デジタルが苦手な人たちにどう受け入れてもらえばいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！まずは可視化で説明することが重要です。未来の予測をそのまま機械判断に任せるのではなく、現場に「次に起きそうなこと」を簡潔に示して、人の判断を補助する形が受け入れられやすいです。小さく実証して成功事例を作る方針をお勧めします。
なるほど。まずは小さく試して、現場の納得を得る。これなら現実的です。では最後に、私の言葉でまとめます。グループごとの過去を使って、その場に合わせた複数の未来を確率で予測し、まずは小さな会議で示して現場判断を助ける、ということですね。
