AIファシリテーターは登場するか？

2019/09/19 2019/10/03

小川芳夫

【要約】

AI (Artificial Intelligence) は既に日本でもビジネスで実用化されている。
私は、AIは専門家をサポートする相棒として、今日よりももっと受け入れられるようになると思う。
私は、今後の動向をウォッチすることが必要だと思う。今後来るAIとどう相棒として付き合っていくかを考えるべきである。

【本文】

このブログを書いているのは2019年9月です。
先日、あるプロフェッショナルの方々が集まる会合に参加しました。議題の1つがAI (Artificial Intelligence) でした。
このブログでは、BTFコンサルティングの事業から少し離れて、日本に於けるAIの事例を見ながら現状を把握し、少し将来を考え、さらにもう少し先を考えて見たいと思います。最終的には、AIファシリテーターは登場するか？ということを考えてみたいと思います。

私はAIの専門家ではありませんから、他サイトを参照しながら（他の方々の見解を元にさせていただきながら）考えてみたいと思います。この試みはシリーズで続けていきたいと思います。6ヶ月後や12ヶ月後、多分違う状況・違う意見になっているのだと思います。

現状 - 日本に於ける事例

コールセンター

このページには、AIのコールセンターのオペレーター支援について説明されています。
AIがオペレーターをするのではなく、「支援」する、という点がキーポイントだと思います。
百聞は一見に如かず。みずほ銀行の事例を YouTube でご覧いただけます。
もう1つのキーポイントは、AIに「教える」ことが必要だということです。自分達を支援してくれるAIは、自分達で作る（教える）ことが必須だということです。みずほ銀行の方が、この点を上のYouTubeで言及しておられます。

新卒採用時のエントリーシート(ES)選考

このページには、ソフトバンクが新卒採用時のエントリーシート選考に、IBMのワトソンを使っていることが記述されています。
ここでのポイントは、AIを採用したことで、評価基準のばらつきを統一させることができたという点だと思います。もちろん全てAIに依存するのではなく、ワトソンが「不合格」にしたESは、必ずスタッフが再度目を通すそうなので、ESがワトソンだけで落とされることはないそうです。
もう1つのポイントは、AIは文章・文字を読むのが早くて得意だということです。過去に学生が提出した数年分、「合格したES」と「不合格だったES」を1500件分、それぞれの特徴をワトソンに学習させたそうです。

医療分野

このページには、東京大学医科学研究所で、遺伝子解析用の Watson for Genomics を用いた事例が記述されています。2015年1月に、急性骨髄性白血病と診断され、なかなか回復しなかった60代患者が回復し9月に退院することができたという事例です。
がんは2人に1人が罹患するとも言われています。今は、Watson for Oncology をいうがん専門のワトソンがあります。このページに記述されています。再び百聞は一見に如かず。YouTubeがあります。
ここでのポイントは、「IBM® Watson for Oncologyは、第一線の腫瘍専門医のがん治療に関する深い知見とIBM Watsonのスピードを兼ね備え、臨床医による患者一人ひとりに適したがん治療の検討を手助けします。」という文の「手助けします」だと思います。腫瘍専門医に取って代わるものではない、ということです。もう1つのポイントは、再びになりますが「AIは文章を読むのが早くて得意」だということ。医学文献を読み尽くし、データを理解し、洞察を導き出し、治療の選択肢を提供することができるということです。

近い将来

さて、日本での事例を見ながら現状を把握したところで、私見として近い将来を考えてみたいと思います。近い将来を考えるということで、ここでも他サイトを参照していきます。私は、AIは専門家をサポートする相棒として、今日よりももっと受け入れられるようになってくる、と思っています。

英語のサイトになりますが、Save the Lawyer: AI technology accelerates and augments legal work
や、ワシントンポストの記事 Will IBM’s Watson be an accountant killer? が参考になると思います。再び百聞は一見に如かず。北米、オーストラリア、インドで事業を展開するアメリカの税務準備会社 H&R Block のビデオがあります。

もう少し先

ここまでお読みくださった方へ、いかがですか？IBMの広告か？と思われた方も思われるかもしれませんね。私は今IBMの社員ではありませんし宣伝する意図はありません。ただ、ビジネス分野でのAI利用を見るのであれば、今現在はIBMのワトソンは外せません。

ここでは、もう少し先を考える上で私がキーポイントだと思っていることを書かせていただきます。

ウォッチし続ける

ハイプ・サイクル (hype cycle) をご存知ですか？物事が採用されるまでの時期を、「黎明期」「過度な期待のピーク期」「幻滅期」「啓蒙活動期間」「安定期」ごとに期待度で見ようと試みたものです。多くの物事は、「黎明期」→「過度な期待のピーク期」→「幻滅期」→「啓蒙活動期間」→「安定期」と推移するという前提です。当然途中で消えていくものが沢山あるわけです。

2019年8月30日に、ガートナーが「先進テクノロジのハイプ・サイクル：2019年」を発表しました。こちらです。AIに関するものは、「感情AI」「説明可能なAI」「エッジAI」「AI PaaS」が載っていて、5〜10年という予測です。

私は「説明可能なAI」が大きな鍵を握っていると思っています。
参照情報として、このページを紹介させていただきます。2019年08月19日に公開された「XAI（Explainable AI：説明可能なAI）／解釈可能性（Interpretability）とは？」という記事です。
「社会で実利用する段階になると、「中身が説明できないものは安心して使えない」という懸念が、AI／機械学習のプロジェクトを「発注」するクライアント企業から表明されるケースは多い。」とのことです。当然ですよね。「どうして君はその提案をするの？」とAIに聞いた時、理由を返して欲しいですよね。XAIは理由を答えてくれるようになります。変な答えだったら？教えてあげればいいんです。そうやって、AIを賢くしてあげれば良いのです。上で書いたことですが、AIに教える役割が必要で、つまり先生役の人が必要ということです。色々教えてあげたら、だんだん自分一人で学習できるようになっていきます。

破壊的なビジネスモデルが、突然現れる時代です。AIも例外ではありません。
私は、AIは専門家をサポートする相棒になる、と考えております。しかし、「何の準備もしていない・何も理解していない」状態で、「いきなりAIが来た」という状況は避けるべきだと思っています。「急に何かわからないヤツが来た」というのと、「ああ、あの子ね。私知ってるよ」というのとでは大きな違いですよね。「どんなヤツなのか」をウォッチし、「自分のビジネスがどんな影響を受けるだろうか？自分ならどう対応すべきだろうか？」を準備しておくことは必要ではないか、と思います。

英語を嫌がらない

AIはアメリカがリードしています。ですから、まず最初に英語の情報が発信されます。誰かが英語の情報をその人の視点で発信し、違う誰かがその人の視点も入れて日本語の情報にして発信する。日本語を待っていると、二重のフィルターがかかってしまうし、時間的に遅いし、日本語化されないかもしれないし、といったことになります。日本語まで待てる余裕のある方はOKだと思いますが、私の私見としては、英語を嫌がらずにウォッチすべきだと思います。

AIファシリテーター

さあ、最後のトピック。私はAIファシリテーターは来ると思います。時期としてはかなり先。

またIBMになりますが、「IBM Project Debater」という研究が進行中です。このページに説明が載っています。再び百聞は一見に如かず、YouTube動画はココです。(英語で長い動画なので25分頃から視聴してみてもOKかと思います）女性のような声がProject Debaterがしゃべっているものです。
「複雑なトピックに関して人間と議論することができる初のAIシステム、IBM Project Debaterです。効果的に議論を進めるために、このシステムは関連する事実と意見を収集し、論拠の構造を組み立て、明確かつ説得力のある方法で正確な言語を使用します。」とあります。人間の話を聴き、AIとしての意見を組み立て、人間が聞いて理解できるような音（音声）をスピーカーに送る、ということをやりのけています。

ガートナのハイプ・サイクルに載っている「感情AI」。人の感情を認識するAIです。
加えて、XAI (Explainable AI = 説明可能なAI) の登場により、AIが提案していること・言っていることについて質問すると答えてくれるようになる。

熟練のファシリテーターがAIにファシリテーションを教える必要はあります。で、私が考えている未来のAIファシリテーターは、下のような感じです。