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AI を加速器として利用するための前提固定

Context​

AI を用いた開発支援は、 一部の専門家だけでなく、 日常的な作業の中に組み込まれつつある。

しかし多くの現場では、 AI を導入したにもかかわらず、 期待したほど判断の質が向上しない、あるいは 活用の仕方によっては混乱が増幅する という状況も観測される。

この状況は、 AI の能力不足によるものではなく、 人間側の前提を十分に固定できていない ことに起因する場合が多い。

Objective​

本トピックの目的は、 AI を単に「正しい答えを出す存在」として扱うことではない。

不完全な前提のもとでも、 人間が判断を引き受け続けられるように、 AI を加速器として安全に組み込む ための前提条件を整理する。

Minimal Inputs​

AI を判断補助として利用するためには、 最低限、以下の前提が固定されている必要がある。

  • SoT（Source of Truth）
    AI が参照してよい正の所在

  • Constraints（制約）
    AI が越えてはいけない境界条件

  • Non-Changeables（不可変更）
    提案・生成の対象外とする前提

  • Uncertainties（不確実性）
    推測を許容する領域と、許容しない領域

これらが明示されない場合、 AI の出力は一貫性を持たない。

Working Model​

AI を用いた作業は、 以下の作業モデルを前提とする。

  • AI は判断の候補を生成する
  • 判断の採否は常に人間が引き受ける
  • 出力は仮説として扱われる
  • 仮説には検証条件と有効期限を与える

AI の出力を確定事項として扱った瞬間、 判断主体が人間側に残らなくなる可能性がある。

Tactics​

AI を加速器として機能させるための介入は、 生成精度を上げることではない。

  • 判断の境界を先に定義する
  • AI が扱ってよい前提と、扱えない前提を分離する
  • 出力の採否基準を明示する

これらは操作手順ではなく、 判断構造の設計である。

Risks​

AI 利用には、 特有の失敗が存在する。

  • 出力のもっともらしさが判断を代替する
  • 前提が曖昧なままでも進んだように見える
  • 判断責任の所在が不明瞭になる

これらは、 AI 導入そのものによって生じた問題ではなく、 既存の Failure Pattern が可視化・増幅した結果である。

関連する Failure Patterns​

AI 利用は、 以下の Failure Pattern と特に強く結びつく。

これらを前提に扱わない限り、 AI は判断を支援せず、混乱を加速させる。

Resulting Context​

前提が固定された状態で AI を利用できれば、 AI は以下のように振る舞う。

  • 判断候補の探索を高速化する
  • 見落とされがちな選択肢を提示する
  • 学習ループを短縮する

AI は意思決定者ではない。 判断を引き受ける人間の能力を、大きく拡張する装置である。

にHiroshi Kurabayashiが最終更新