私「研究作業を複数の工程へ分ける話はよくわかった。たとえば、論文から主要数値をユーザーが確認したレポートを作る作業なら、こんな風に分ける」

論文PDF
→ 表を復元する
→ 数値の意味を整理する
→ ユーザーが確認する
→ レポートを書く

AI「ええ。一度に全部やらせるよりは、ずいぶんましになりました」

私「では、工程を分けた時点で、ワークフローとしては完成？」

AI「おやおや。前工程から次工程へ、何を渡すつもりですか？」

私「たとえば、これを渡せばよいのでは？」

有害事象：41.8%

AI「ずいぶん曖昧な引き渡しですねえ。迷いは、私のもっとも嫌うところです」

私「41.8%という値は、はっきりしているよ」

AI「では質問します。それは、どの研究の値ですか？」

私「Study-01.pdf」

AI「どの表ですか。どの解析対象集団ですか。どの群ですか。どの時点ですか。41.8は資料に直接書かれていたのですか。AIが計算したのですか。ユーザーは確認したのですか」

私「そこまでは、この一行からわからない」

AI「つまり、値は残っていても、値の意味と根拠は失われている。工程を分けただけでは、まだ十分ではありません。前工程の成果物を、次工程が再び推測しなければ使えないなら、判断を分けた意味がないのです」

私「では、何を一緒に渡す必要があるっていうの？」

AI「今回の中心的な問いは、これです」

前工程の結果を、意味を失わずに次工程へ渡すにはどうするか。

AI「そのために、次の要素を考えます」

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