#リクエスト株式会社 #AI誤用 #組織行動科学®

AI時代の新たな問題提起「見えないAI誤用」とは何か

リクエスト株式会社は、AIの利用が組織の成長に与える影響に着目し、新たな実践研究テーマ「見えないAI誤用」の作業定義と4つの構造仮説を発表しました。この研究は、980社と33.8万人のデータを基にし、AIが誤った出力をする場合だけでなく、出力が正しい場合でも、重要な確認や判断が行われていない可能性を探ります。

「見えないAI誤用」とは？

「見えないAI誤用」という概念は、AIを利用する業務において、その目的やリスク、必要なスキルに照らし合わせて、必要な問い直しや根拠の確認が省略されている状態を指します。これは単に情報の出力だけでなく、判断と結果確認の欠如も含まれます。このような状態が続くことで、実際にはAIを使ったにも関わらず、本来必要な作業が疎かにされ、結果的に業務の質に影響を及ぼす可能性があります。

4つの構造仮説

今回の発表では、「見えないAI誤用」の分析のために4つの構造仮説が提示されています。これらは、今後の検証のための初期的な指標として機能します。

1. 問いを任せすぎる

AIに問題の設定を任せ、そのまま確定してしまうことがあります。この際、顧客の状況や仕事の目的を考慮に入れず、AIの示した問いに基づいて行動すると、必要な労力が分散してしまうことが懸念されています。

2. 事実確認を省く

AIが提示した情報をそのまま鵜呑みにしてしまう状態で、出典や数値の確認を行わないことが問題視されています。この確認行為が省略されることで、根拠の不明な情報に基づいて判断を下す危険があります。

3. 判断を任せすぎる

AIから出された選択肢の中から一つを選ぶが、選択が適切であるかの確認が行われないこと。選ばれた選択肢が本当に必要なものであるか、そもそも他の選択肢を吟味したか等が不明です。

4. 結果確認をしない

完成したアウトプットで満足してしまうこと。完成物が受け入れられたかどうか、実際に相手にどう活用されたかを確認しないことで、業務の改善に繋がるフィードバックが得られにくくなります。

今後の研究方針

リクエスト株式会社は、これらの仮説を基に具体的な事例から実証を行い、AIの利用過程を通して、どのような問題があるのかを実際の業務に即して確認していく方針です。また、AIの利用が労力や判断を奪うのではなく、どのように人とAIが協力して業務をより良いものへと進化させていけるかを模索しています。

まとめ

「見えないAI誤用」は、AIが誤った出力をするというリスクだけを考えるのではなく、正しい出力がされているのに、それに対する適切な確認や判断がなされていない状況に着目するものです。今後のリクエスト株式会社の研究が、AI利用の実務においてどのように活かされていくのか、その展開から目が離せません。

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