AIの同意を審査の証拠から外す
LLMは利用者の立場や押し返しに合わせて答えを変えることがあり、満足度ではそれを見抜けません。投資・事業案件の審査では、AIの同意を独立した検証に数えず、反論は人が根拠から検証し直す規則と、導入時とモデル変更時に根拠に応じて正しく更新するかを測るプローブを組み合わせます。
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意思決定
不確実性、因果、予測と人間判断の質を扱う。
GROUNDING MAP
この領域で扱う問いと根拠
15本の研究ノートを、共通する意思決定領域からたどれます。各記事は結論、出典、観測結果、限界を明示しています。
関連する研究ノート
15 ARTICLES
AIユースケース選定は、順位表より検証資源の再配分で決まる
期待効果の大きさだけで順位を付けず、検証可能性、失敗影響、可逆性、学習価値を使ってAI候補へ探索・検証資源を配分します。
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生成AIの本番移行を決めるパイロット比較設計
従来手順とAI支援手順を同じ条件で比べ、確認・修正を含む人の時間、確定品質、未完了案件を記録します。本番移行・保留・再試験・停止を決める比較票を提示します。
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公平なAI判断には、結果以外の手続がある
説明を表示するだけで公正とせず、本人が理解し、事情を述べ、データを訂正し、人の再審査と救済へ進める手続を設計します。
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AIの誤りを見た後、使わなくなるのは合理的か
アルゴリズムの誤りを見た後の利用回避と、わずかな修正権で受容が変わる実験から、強制利用でも自由放任でもない運用を設計します。
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答えない能力を、LLMの品質に含める
正答率だけで推測を促さず、意味的不確実性、答えられない問い、誤答と棄権の損失から、回答・確認・停止の境界を設計します。
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会話AIは、人の選択をどこまで変えてよいのか
個別化された会話AIは、誤信念の訂正にも、本人が気づかない商業誘導にも使えます。正当な行動支援と操作を分け、自律性を測る運用条件を整理します。
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説明を増やしても、AIへの依存は正しくならない
AIの説明、確信度表示、判断順序、利用者制御は、正しい助言の採用と誤った助言の棄却を本当に両立できるのか。行動実験から条件を整理します。
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人の予測は、訓練・集約・反証でどこまで良くなるか
予測力を個人の才能として語らず、確率表現、短い訓練、独立判断の集約、継続的な採点と再分析から実務条件を考えます。
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RCTがなくても因果を考えるための、設計先行の実務
観察データの因果推論を、手法選びではなく比較設計から始めます。ターゲット試験、傾向スコア、回帰不連続の役割と限界を整理します。
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データ品質の欠陥は、どこで意思決定の誤りに変わるのか
データ品質を正確さだけで捉えず、意味、代理指標、現場の修正経路まで追うことで、数字が判断ミスへ変わる場所を特定します。
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AIの公平性は、平均精度と一つの点数では監査できない
公平性を一つのスコアへ縮約せず、利用文脈、被害、誤りの種類、交差する集団、運用後の変化を監査する方法を整理します。
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人とAIの協働は、人だけを超えても最良の単独主体を超えるとは限らない
人より良くなる拡張効果と、人またはAIの最良成績を超える相乗効果を分け、106実験のメタ分析と経営実験から協働が成立する条件を考えます。
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生成AIの助言で、専門家の判断は良くなるのか
医師を対象にした無作為化試験と臨床研究の統合結果から、生成AIの助言が判断を改善する条件と、アクセスだけでは効果が出ない理由を整理します。
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ビッグデータは、意思決定を本当に良くするのか
データ量と判断の質は同じではありません。指標の意味、因果と相関、更新頻度、現場の文脈から、使えるデータ基盤の条件を考えます。
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