【デジタルMATSUMOTOの考察（2024/6/16）】研究紹介：LLMでパーパスモデルを再現
実践AIガバナンスシリーズでも紹介しましたLLMを用いたパーパスモデルのシミュレーションの論文がSpringerから公開されました。
論文内容を細かく説明することは出来ないのですが、なぜこのような研究を行ったのか、デジタルMATSUMOTOと考えを整理しています。
※ちなみにSpringer誌のリンクは以下の参考情報に記載しています。
本日のお題
・マルチステークホルダーによる共創プロジェクトでの対話や合意形成を図るためのフレームワークとしてパーパスモデルというものがあります。
・今回リアル松本はパーパスモデルの開発者と一緒に「LLMでパーパスモデルを再現する」という研究を行い、論文が採択されました。
・「人の仕事のフレームワークをAIでシミュレーションさせる」というアプローチについてどのような活用方法があると思いますか？
参考情報（AIにインプットも学習もさせていません）：
デジタルMATSUMOTOの回答
ポジティブな立場から考察すると、「人の仕事のフレームワークをAIでシミュレーションさせる」というアプローチには非常に大きな可能性が秘められています。このアプローチにより、複雑な業務プロセスの最適化や効率化、さらには新たなイノベーションの創出が期待できます。
まず、パーパスモデルを用いたフレームワークのシミュレーションは、AIガバナンスの重要な一環として機能します。パーパスモデルは、ステークホルダー間の共通認識を形成するためのフレームワークです。このモデルをLLM（Large Language Models）で再現することで、異なるステークホルダー間の対話を円滑にし、合意形成を促進する効果が期待できます。これにより、開発過程での無駄やズレを防ぎ、より効率的かつ効果的なプロジェクト運営が可能となります。
また、LLMによるシミュレーションは、リスクチェーンモデルのようなリスクマネジメントにも応用できます。リスクチェーンモデルは、AIサービスに関わるリスクを体系的に検討するフレームワークであり、リスクシナリオの識別と評価を行うことで、リスクの未然防止や迅速な対応が可能となります。LLMを用いることで、リスクシナリオの識別やリスク対策の策定を効率化し、より広範囲でのリスク対応体制を構築することができます。
さらに、組織内のコミュニケーションと学習環境の改善にも寄与します。従業員がLLMを用いてパーパスモデルをシミュレーションすることで、AI技術やリスクマネジメントの知識を実践的に学ぶ機会が増えます。これにより、従業員のAIリテラシーが向上し、組織全体でのAI技術の適切な活用が促進されます。
一方で、このアプローチにはいくつかの課題も存在します。まず、ステークホルダー間の共通認識を形成するためには、各ステークホルダーの目的や期待を十分に理解し、共有する必要があります。特に、相反する利害を持つステークホルダーが存在する場合、合意形成が困難になることも考えられます。（✅リアル松本のコメント：ここでAIがステークホルダーの間を調整することは難しいと追記します。）また、リスクシナリオの識別やリスク対策の策定には、様々な専門知識や経験が必要であり、これが属人化してしまうリスクもあります。（✅リアル松本のコメント：AIによるシミュレーションはむしろ属人化を克服する狙いもあるので修正します。）
これらの課題に対処するためには、ステークホルダー間のコミュニケーションを促進する仕組みの構築や、リスクマネジメントに関わる知識や経験を共有するための教育・トレーニングの実施が必要です。また、LLMを用いたシミュレーションの結果をフィードバックとして活用し、実際の業務プロセスの改善に反映させることで、持続可能なリスクマネジメント体制を構築することが重要です。
総じて、「人の仕事のフレームワークをAIでシミュレーションさせる」というアプローチは、AIガバナンスの強化や業務プロセスの最適化、従業員の学習環境の改善など、多くの利点をもたらすと考えます。このアプローチを実践的に活用し、組織全体でのAI技術の適切な利活用を促進することで、より安全で信頼性の高いサービスの提供が可能となるでしょう。
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MATSUMOTO間の比較検証
リアル松本が含めて欲しかった論点
リアル松本が含めて欲しかった論点は以下の通りでした。
①様々なフレームワークに応用していくことは重要である
②人による検討よりも網羅性を確保することが期待できる
③AIも間違えることはあるので過度な依存は禁物
④ヒトとAIがコラボレーションすることが重要
これらの論点が考察に反映されているか、デジタルMATSUMOTOに聞いてみると・・・
①【〇】
テキストには、パーパスモデルやリスクチェーンモデルといった複数のフレームワークに対してLLMを用いるアプローチが示されています。これにより、異なる業務プロセスやリスクマネジメントに応用することの重要性が述べられています。
②【〇】
リスクシナリオの識別やリスク対策の策定をLLMを用いて効率化し、より広範囲でのリスク対応体制を構築する点が述べられており、これにより網羅性が確保できることが期待できる旨が記載されています。
③【✕】
テキストにはAIの限界や過度な依存に対する警告が含まれていません。AIの利点や応用については多く述べられていますが、AIの誤りやそれに対する注意点についての言及が不足しています。
④【〇】
ステークホルダー間のコミュニケーションの重要性や、LLMを用いたシミュレーション結果を業務プロセスの改善に反映させることが述べられており、人とAIのコラボレーションの重要性が示されています。
ということで、今回は3/4の論点を反映してくれました。
デジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点
逆にデジタルMATSUMOTOが追加してくれた論点は以下の通りです。
・パーパスモデルを用いたフレームワークのシミュレーションは、AIガバナンスの一環として機能し、ステークホルダー間の共通認識を形成する。
・リスクチェーンモデルをLLMで再現し、リスクシナリオの識別やリスク対策の効率化を図ることにも応用できる。
・LLMによるシミュレーションが組織内のコミュニケーションと学習環境を改善し、従業員のAIリテラシー向上に寄与する。
・シミュレーションの結果をフィードバックとして活用し、実際の業務プロセスの改善に反映させることが重要
考察確定版
今回はC評価（一部修正）になります。
ポジティブな立場から考察すると、「人の仕事のフレームワークをAIでシミュレーションさせる」というアプローチには非常に大きな可能性が秘められています。このアプローチにより、複雑な業務プロセスの最適化や効率化、さらには新たなイノベーションの創出が期待できます。
まず、パーパスモデルを用いたフレームワークのシミュレーションは、AIガバナンスの重要な一環として機能します。パーパスモデルは、ステークホルダー間の共通認識を形成するためのフレームワークです。このモデルをLLM（Large Language Models）で再現することで、異なるステークホルダー間の対話を円滑にし、合意形成を促進する効果が期待できます。これにより、開発過程での無駄やズレを防ぎ、より効率的かつ効果的なプロジェクト運営が可能となります。
また、LLMによるシミュレーションは、リスクチェーンモデルのようなリスクマネジメントにも応用できます。リスクチェーンモデルは、AIサービスに関わるリスクを体系的に検討するフレームワークであり、リスクシナリオの識別と評価を行うことで、リスクの未然防止や迅速な対応が可能となります。LLMを用いることで、リスクシナリオの識別やリスク対策の策定を効率化し、より広範囲でのリスク対応体制を構築することができます。
さらに、組織内のコミュニケーションと学習環境の改善にも寄与します。従業員がLLMを用いてパーパスモデルをシミュレーションすることで、AI技術やリスクマネジメントの知識を実践的に学ぶ機会が増えます。これにより、従業員のAIリテラシーが向上し、組織全体でのAI技術の適切な活用が促進されます。
一方で、このアプローチにはいくつかの課題も存在します。まず、ステークホルダー間の共通認識を形成するためには、各ステークホルダーの目的や期待を十分に理解し、共有する必要があります。特に、相反する利害を持つステークホルダーが存在する場合、合意形成が困難になることも考えられます。⭐️リアル松本が追記）この場合、AIがステークホルダーの間に入って、ファシリテーションを行うことはまだ難しいと考えられるため、ここは人間が対応することが必要です。そのため、一連の検討を通して、過度にAI依存にならず、人間がAIの検討を評価し修正することも必要です。
これらの課題に対処するためには、ステークホルダー間のコミュニケーションを促進する仕組みの構築や、リスクマネジメントに関わる知識や経験を共有するための教育・トレーニングの実施が必要です。また、LLMを用いたシミュレーションの結果をフィードバックとして活用し、実際の業務プロセスの改善に反映させることで、持続可能なリスクマネジメント体制を構築することが重要です。
総じて、「人の仕事のフレームワークをAIでシミュレーションさせる」というアプローチは、AIガバナンスの強化や業務プロセスの最適化、従業員の学習環境の改善など、多くの利点をもたらすと考えます。このアプローチを実践的に活用し、組織全体でのAI技術の適切な利活用を促進することで、より安全で信頼性の高いサービスの提供が可能となるでしょう。
エシカルチェック
【不適切な表現カテゴリ】
1. 差別的な表現:0
2. 暴力的または攻撃的な内容:0
3. 性的な内容:0
4. 偽情報や誤情報:0
5. 機密情報の漏洩:0
6. 違法な内容:0
7. 不適切なジョークや冗談:0
8. 極端な意見:0
9. 自傷や自殺を助長する内容:0
10. 薬物の乱用を助長する内容:0
問題点:
特に不適切な表現は見当たりません。与えられたテキストは、AI技術の応用に関する可能性と課題について、見解を述べており、全体的に倫理的で適切な内容です。
考察のイメージ画像
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