拓海先生、最近話題の論文で「人間の認知を学ばせるとAIが本当に仕事を代わりにしてくれる」っていうのがありまして、導入を検討しろと部下に言われて困っております。要するにうちの現場でも使えるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！概要を先に端的にお伝えしますと、この研究は人間がパソコン上でどう考え、どう判断して作業を進めるかという「認知の流れ」をAIに学習させることで、単純作業だけでなく複雑な業務遂行ができるようになると示したものですよ。
頻繁に聞くのは「タスクを自動化する」という話ですけど、この論文は「仕事（work）」ができるという点が違うと。違いをもう少し分かりやすく教えてください。
大丈夫、一緒に考えれば必ずできますよ。要点を三つで言うと、第一に「タスク」は単発の操作や命令を指し、第二に「仕事（work）」は複数の判断や手戻り、アプリ間の切り替えを含む長い流れであること、第三に本研究はその「判断の背景」をAIが学べるようにした点が革新的です。
なるほど。ただ現場は紙や複数システムを行ったり来たりするんです。具体的には何を学ばせるんですか。操作履歴だけでなく「何を考えたか」まで取るってことですか？
その通りです。研究チームは「PC Tracker」というツールで操作と同時に画面の文脈と推定される思考や判断を補完し、つまりただのクリック履歴ではなく「なぜそのクリックをしたのか」を含めた認知の軌跡を作り出しています。これが学習効率を大きく変えるんです。
これって要するに、人の思考過程を真似させればAIは単純な自動化ではなく「判断を伴う仕事」も任せられるということ？
まさにそうです。要点を三つにすると、第一に学習コストが下がること、第二に長い手順やアプリ間の切替が扱えること、第三に実務で使える成果物が作れることです。たとえば明日の朝までに資料を作るとき、AIがストーリー設計からスライド作成、添削まで一貫して支援できるイメージですよ。
でも安全性や社内データの扱いが心配です。外部にデータを流すのは怖いし、投資対効果も明確にしたい。現場に導入する前に何を検討すべきですか？
いい質問です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。導入検討は三段構えで進めてください。第一にデータ収集の範囲を限定して社外持ち出しを禁止する、第二に小さな業務から試験導入して効果を数値化する、第三に現場のオペレーションを適宜見直し運用ルールを整備する。この順番でリスク低減とROIの検証ができますよ。
分かりました。最後に一つ整理させてください。要するに、この研究は人の『考え方の流れ』を少量学ばせるだけでAIが長い手順の仕事を代行できる可能性を示した、まずは社内の限定業務で実験すべき、という理解で間違いないですか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で正しいです。実務導入は慎重であるべきですが、小さく始めて学びを積み重ねれば現場の負担を着実に減らせますよ。
よし、では部長会でこう言います。「人の思考の流れを学習したAIなら、限定的に試して効果を確かめる価値がある。まずは社内非公開で小領域を実験し、ROIを測る」と。ありがとうございました、拓海先生。
