採用にもAI活用が増えている(写真はイメージ)

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 説明する人工知能(AI)、説得される人間―。医療や人事など難しい判断が必要な場でAIを活用するため、AIの判断を説明する技術開発が進んでいる。だが、こうした技術を実際に役立てるには、人間を説得する技術との融合が必要だ。これまでは選択肢を三択にして真ん中を選ばせるなど、人間の性(さが)や癖を利用するものが多かった。AIが人事や経営などの高度な意思決定を支援するにはもうひと工夫必要だ。

ユーザー巻き込め
 「人事支援はAIの判断が納得できないと導入を決断できない」と三菱総合研究所の山野高将主任研究員は指摘する。新卒採用は、人間の担当者でも判断基準をなかなか説明しきれない仕事だ。

 学生側と企業側の両方が納得する採用は簡単ではない。だがAIをサービスとして提供する以上、説明責任や納得感が求められる。

 三菱総研はエントリーシートや適性検査と過去の採用履歴などを学習し、人材とポストをマッチングするAIサービスを提供する。

 “納得”を引き出すため、企業担当者の採用方針を反映しやすいようにユーザーインターフェースを設計した。求める人材像にあわせて「業界内志望度」「コミュニケーション」「リーダーシップ」など約100項目の優先順位をユーザーが調整できる。

 ユーザーが自らパラメーター調整して、その都度AIが優先して評価すべきだと提案する人材たちを確認する。サービスにユーザーを巻き込むことで納得度を高めている。

 山野主任研究員は「深層学習でデータ量をむやみに増やしても、その判断はブラックボックスになってしまう。それよりも人事の知見とAIを組み合わせるハイブリッド型が有効」と説明する。

 システムの意思決定にユーザーを巻き込み、ユーザーが自ら選んだように感じさせる技術は強力だ。大阪大学の石黒浩教授とドワンゴが開発した「恋愛実験神社」は初対面の男女がラブコメのような会話を楽しむ。

 あらかじめストーリーは決まっており「あなたは好みのタイプ」「嫌いじゃないかも」などのような選択を選ぶ。ストーリーは用意されたものとわかっていても相手の印象が良くなる。石黒教授は「カップル成立率は8割」という。

 AIが最良の選択肢だと説明するよりも、ユーザーの意思決定を誘導する方がサービス満足度は高くなるかもしれない。特にプライバシーに関わる生活分野は、説明よりもそそのかす方が適切だ。

 例えばEC(電子商取引)サイトは技術的にはユーザーの冷蔵庫の牛乳やトイレットペーパーの残量を購入履歴から推定できてしまう。

 在庫量に応じて商品購入を提案することはできるが、冷蔵庫の中身を説明されるとユーザーは忌避感を覚えかねない。そのため「他のユーザーも買っている」など、同調圧力をかける方法が選ばれている。

説得よりも手助け、人の意図くみ取る
 人間の意図をくみ取って利用する研究も進んでいる。東京大学の鳴海拓志講師はキャラクターをジャンプさせてコインをとるゲームで、ゲームのシステム側でジャンプの軌道を調整して高得点をとらせた。

 ユーザーにシステムの補助を気が付かせずに満足度を向上させた。この知見は自動運転技術にも応用できる。ハンドルなどの挙動から右左折や追い抜きの意思を検出して、実際の車両の軌道は自動運転が担うといった具合だ。

 すでに急ブレーキ時のタイヤロックを防ぐなど、ブレーキアシスト機能は実用化している。より高度な運転支援を導入する際に、支援のタイミングやレベルの調整に応用する。

 鳴海講師は「自動運転は安心と快適が必ずしも一致しない。なぜいま回避機能が働いたのかわからないと快適でなくなる」と指摘する。自分で車両をコントロールしている納得感を保ったまま高度な支援を目指す。