AI・PMOの進化
アルゴリズムの説明責任
Algorithmic Accountability
読み：あるごりずむのせつめいせきにん
アルゴリズムを使う判断について、責任者、判断の根拠、問題が起きた場合の対応を明らかにする考え方です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
AIの出力で人への対応が変わるなら、誰が利用を決め、誰に質問できるかが重要です。結果だけでなく、決めた経緯も説明できるようにします。
02実務者向け
仕事でどう使うか
PMは利用目的と適用ルール、承認者、記録の保管、申出への対応を設計します。外部サービスを使う場合も、自社で説明できる範囲と問い合わせ先を整理します。
03専門家向け
判断を一段深める
モデルの仕組みを説明できることと、組織が個別の判断に責任を持つことは別です。責任の分担に加え、調査や再審査に必要な証拠へアクセスできるかを確認します。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の申請仕分け案件で、誤った案内に対する連絡を運用窓口が受け、業務責任者が判定記録を確認して対応します。
理解を助けるための架空の例です。利用と承認の責任者
判断に使った記録
問合せから訂正まで
モデルの情報と組織の対応手順を結び付けます。
ここは誤解しやすい
提供元の資料を公開しても、個々の結果を誰が確認し訂正するかが決まっていなければ不十分です。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。