5/28にリモート講演を行います 「意思決定を組み込むAIシステム設計」

5/28に開催される
第178回 スクエアfreeセミナーにて、

「意思決定を組み込むAIシステム設計
— 人の思考と判断を組み込む構造設計 —」

をテーマに講演いたします。

■ 第178回 スクエアfreeセミナー
「AIで築く“信頼”と“仕組み”の最前線」

【テーマ２】
意思決定を組み込むAIシステム設計
— 人の思考と判断を組み込む構造設計 —

日時：2026年5月28日（木）19:00〜20:30
参加費：無料（Zoom / YouTube Live）

申込：
スクエアfreeセミナー申込ページ

詳細：
スクエアfreeセミナー案内ページ

生成AIやAI Agentの進化によって、
AIは単なるチャットツールではなくなり始めています。

現在AIは：

• コードを書く
• 調査する
• 推論する
• Agentとして動作する
• 外部システムを操作する

ようになり始めています。

つまりAIは、
「情報を生成する存在」から、

「実行する存在」

へ変化し始めているのです。

しかしここで、
極めて重要な問題が生まれます。

それは：

AIをどこまで信用してよいのか？

という問題です。

これは単なるAI精度の問題ではありません。

現実社会には：

• 例外処理
• 責任
• 安全性
• 組織判断
• 過去成功バイアス
• 部署間分断
• 弱Signal
• 人間承認

が存在します。

つまり現実の意思決定は、
単なる「推論」では成立しません。

AIは「予測」ではなく「意思決定」の問題へ進み始めている

多くのAIシステムは、
現在でも主に：

検索する
生成する
回答する

ことを中心に設計されています。

しかし実際の現場で重要なのは：

• どう判断するのか
• どこで止めるのか
• どこで人間へ戻すのか
• 誰が責任を持つのか
• なぜその判断になったのか

です。

ここで重要になるのが：

• Runtime
• Boundary
• Human Gate
• Decision Trace

です。

私はこれを：

Decision Trace Model (DTM)

として整理しています。

DTMは「Trust」を設計する

DTMの重要なポイントは、

AIを完全自律化することではありません。

むしろ逆です。

重要なのは：

AIをどこまでTrustするのか

を設計することです。

そのためDTMでは：

Event
↓
Signal
↓
Runtime
↓
Flow
↓
Boundary
↓
Human Gate
↓
Execution
↓
Ledger

という流れで、
意思決定そのものを構造化・記録します。

ここでは：

• AIの判断
• 人間の介入
• 境界条件
• 実行理由
• 判断履歴

を追跡可能にします。

つまりDTMとは：

AIの出力を記録する仕組みではなく、
Trustを担保するために、
意思決定プロセスそのものを構造化する仕組み

なのです。

製造業の現場では「弱Signal」が重要になる

今回の講演では、

製造業を例に：

• 小さな異常
• 部署ごとの断片情報
• 過去成功バイアス
• 再評価不能
• Boundary超過
• Human Gate

をどう扱うかを整理して話します。

実際の現場では：

• QA
• Field Team
• Fast Charging Team

などが別々に情報を持っており、

単体では問題に見えないSignalが、
全体では重大リスクになることがあります。

しかし従来システムでは：

• 情報が分断され
• 判断理由が残らず
• 「重大事故ではない」で止まり
• 後から問題化する

ことが少なくありません。

ここでDTMは：

• Weak Signal統合
• Boundary管理
• Human Escalation
• Decision Trace

によって、

「なぜその判断になったのか」

を再評価可能にします。

AI時代に必要なのは「最強AI」ではない

AI時代に本当に重要になるのは、
AIの性能そのものだけではありません。

重要なのは：

• AIをどう業務へ接続するのか
• どう人間判断を組み込むのか
• どうBoundaryを管理するのか
• どうTraceするのか
• どう再利用可能にするのか

です。

AIは予測ではない。

意思決定である。

そして意思決定は、
企業の資産になる。

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