現場でAIの自動化が進むと、失敗がもっと身近になります。63%という数字は、複雑なタスクを任せるほど不確実性が高まる現実を示しています。まずはこの数字の意味から見ていきましょう。

63%という数字の正体

この63%という指摘は、誤りが積み重なる仕組みから来ています。たとえば、1%の誤りが百回続けば、最終的な失敗確率は高くなります。つまり、個々の判断ミスが連鎖して大きな問題になるのです。

静的なベンチマークは、固定された課題で性能を測ります。ですが現場では、文脈の切替や中断、階層的な意思決定など変化が常に起きます。そうした動きをベンチマークは十分には再現できません。これが信頼性評価に影響し、産業界からの批判につながっています。

動的訓練環境が目指すもの

そこで登場するのが、動的で適応的な訓練環境です。Patronus AIは、評価と訓練の境界が曖昧になると考えています。環境自体を学習の舞台にして、エージェントを現場に近い形で鍛えようという発想です。

イメージとしては、変化する気象や交通を再現するフライトシミュレーターのようなものです。単一の固定問題を解くのではなく、連続する状況の中で判断を繰り返す訓練が行われます。長期的には、こうした訓練が実装性と信頼性を高める期待があります。

永続的な自己改善の仕組み

Patronus AIが導入するOpen Recursive Self-Improvement（ORSI）は、相互作用とフィードバックを通じて継続的に改善する考え方です。ORSIとは、自己改善を繰り返して能力を拡張する仕組みだとお考えください。

その核になるのがCurriculum Adjusterです。これは、エージェントの挙動を分析して訓練の難易度や性質を動的に調整します。いわば教師が生徒に合わせて宿題を変えるような役割です。Goldilocks Zoneという「ちょうど良い難易度帯」を狙い、学びやすい高品質データを提供します。

例えば、ある判断が頻繁に誤るなら、その状況を重点的に繰り返し訓練します。逆に簡単すぎる課題は減らして効率を上げます。こうして現場に近い経験を積ませることで、単発のベンチマーク以上の安定性を目指します。

希望の風景

もちろん課題は残ります。環境の設計や評価指標の整備は必要です。ですが、動的訓練と自己改善の組み合わせは有望です。現場での不確実性を縮める一歩になるかもしれません。

最後に一言。AIを現場へ導くには、教室のテストだけでは足りません。変化する舞台で繰り返し学ばせることが、信頼性を育てる近道になるでしょう。