小中学生向けワークショップ「AIと一緒に考える『決める力』」を実施しました

当社は、次世代に向けた学びの機会づくりにも積極的に取り組んでいます。

今回は、Uni-Oneさま主催のワークショップ「AIと一緒に考える『決める力』」にて、小中学生のお子さんとその親御さん向けにAIの社会実装についてお話ししました。

AIと聞くと、プログラミングや難しい技術の話を想像しがちですが、今回のワークショップで扱ったのは、もっと身近な「意思決定」の話です。

コンビニのおにぎりを題材に、「もし自分が店長だったら、明日おにぎりを何個仕入れる？」という問いから、人がどのように判断していくのかを、参加者の皆さんと一緒に考えていきました。

まずはコンビニを観察

はじめに行ったのは、参加者の皆さんによる事前ワークの共有です。
事前にコンビニを訪れ、おにぎりの種類や数、陳列場所、時間帯、天気などを観察してきてもらいました。

「ツナマヨだけ2列分のスペースがあった」
「日曜日のお昼頃にはおにぎりがほとんど売り切れていた」
「デイリーヤマザキでは鮭系のおにぎりが多かった」
「天気によって傘の置き場所が変わっていた」

など、身近なコンビニにもたくさんの発見がありました。

おにぎりひとつを見ても、地域性や季節、時間帯、お客さんの層など、さまざまな要素が関係していることが見えてきました。

「もし店長だったら、おにぎりを何個仕入れる？」

続いて行ったのは、実際に仕入れ数を考えるワークです。

設定は、「駅近くのコンビニ。明日は平日で晴れ、気温は25℃。昨日は90個仕入れて80個売れた」という条件です。

この条件をもとに、「あなたが店長だったら、明日おにぎりを何個仕入れますか？」と問いかけました。

参加者の回答は100個前後が中心。一方で、「決められない」と感じた参加者も多くいました。

その理由を聞いてみると、

・過去の売上データが足りない
・曜日やイベントの有無がわからない
・近くに学校や会社があるのかを知りたい
・晴れの日と雨の日でどれくらい差があるのか知りたい
・売れ残った場合にどうなるのかも考えたい

など、たくさんの視点が出てきました。

普段何気なく見ているコンビニの棚の裏側には実はとても複雑な判断があります。おにぎり1品目の発注数をとってもこれだけ多くの情報が必要になることを、参加者の皆さん自身が体感していました。

トライエッティングと考える、AI需要予測のしくみ

ここで、トライエッティングからAI需要予測についてお話ししました。

コンビニでは、レジの販売データを通じて「いつ」「何が」「何個」「何と一緒に」売れたのかという情報が蓄積されています。
そのデータに、天気、曜日、気温、季節、キャンペーン、地域のイベント、台風のような特別な出来事などを組み合わせることで、AIは「明日はどれくらい売れそうか」を予測していきます。

さらに、コンビニには数千種類もの商品があります。おにぎりだけではなく、飲み物、お弁当、パン、お菓子、日用品など、たくさんの商品について日々発注数を考えなければなりません。
人間がすべての商品について、毎日一つひとつ考え続けるのはとても大変です。

そこでAIが、大量のデータを分析し、過去の傾向や繰り返しのパターンを見つけて、店長が判断するための参考値を出していきます。

ただし、AIが出した数字をそのまま採用すればよい、というわけではありません。最終的に発注数を決めるのは人間です。
AIはデータをもとに予測することは得意ですが、お客さんの顔を思い浮かべたり、地域の空気感を考えたり、売れ残りや売り切れに対する責任を取ったりすることはできません。

この「AIが得意なこと」と「人間にしかできないこと」の違いが、今回のワークショップの大きなポイントでした。

AIの予測100個、人間の判断70個。あなたならどうする？

そして迎えた最終ワーク。

想定は、近くで運動会がある日。ただし、雨が降る確率は50％。AIは過去30日分の販売データなどから「100個」と予測。一方で、20年の経験を持つ店長は、過去の経験を踏まえて「70個」と判断しました。

参加者の皆さんには、もしバイトリーダーだったらという想定で、店長役に意見を伝えてもらいました。

「雨が降らなければ足りないかもしれない」
「運動会に参加する全員が買うわけではない」
「売れ残ると食品ロスになる」
「売り切ればかりだとお客さんが来なくなるかもしれない」

など、議論は大盛り上がり。

議論の中では、「余らせても売り逃しを防ぎたい派」と「売り切って廃棄ロスを減らしたい派」に意見が分かれる場面もありました。

どちらが正解、という話ではありません。

大切なのは、「なぜその数字にしたのか」を自分の言葉で説明できること。そして、一緒に働く人や関わる人が納得できるプロセスをつくることです。

数字を決めるという行為の裏側には、売上、食品ロス、お客さんの満足、働く人の責任など、さまざまな要素が関わっていることを、参加者の皆さんは実感していました。

AIは便利。でも、最後に決めるのは人間

ワークショップを通じて、参加した皆さんからは、

「AIは身近なところで使われていることがわかった」
「AIの答えをそのまま信じるのではなく、他の情報と照らし合わせることが大事だと思った」
「便利さだけではない怖さもあると思った」

といった感想が寄せられました。

AIは、大量のデータ分析やパターンの発見、計算が得意です。一方で、お客さんの気持ちを想像すること、相手の表情を見ながら話し合うこと、自分の判断に責任を持つことは、人間にしかできません。

AIが当たり前に使われる時代だからこそ、「答えを出すこと」だけではなく、「なぜその答えにたどり着いたのか」を考える力が大切になります。

トライエッティングとしても、AIを「人の意思決定を置き換えるもの」ではなく、「人の意思決定を支えるもの」として、これからも社会に届けていきたいと考えています。