記憶・うっかり防止支援AIの設計：社会課題と対策
目的：本書は、研究現場の「記憶負荷」「うっかり」「再現性・監査可能性の確保」といった社会課題を定義し、解決に向けた技術・運用・制度面の対策を体系化する設計前の土台資料である。
1. 社会課題の定義
1.1 背景
学術・産業の研究開発では、情報量の爆発（論文・実験ログ・画像/動画・議事録・メール・チャット）とマルチタスク化が進み、個々の記憶に依存した運用は限界に達している。結果として、重要情報の取り逃し、装置条件やデータ処理の再現不能、期限失念・提出漏れ、安全プロトコルの見落としなどが生じやすく、コスト・時間・信頼性に重大な影響を与える。
1.2 代表的な課題
- うっかり防止：実験手順の一部飛ばし、リマインド不足、ラベル貼付やサンプル取り違え。
- 記憶手段の改善：個人ノートや断片的ファイル管理による検索難・連想欠如・知識のサイロ化。
- 再現性/監査性：追跡可能な記録（プロベナンス）の欠如、改ざん検知の不備。
- 知識の継承：退職・異動時の暗黙知消失、後任の立ち上がり遅延。
- メンタル負荷：締切・タスク過多に伴う注意散漫、意思決定疲労。
- 安全・法令順守：化学・バイオ・電力設備などでの手順逸脱やログ欠損が安全性・法令対応に直結。
狙い：「覚えなくてよいものは覚えない」へ。AIで外部化（オフローディング）し、創造的思考に集中できる基盤を作る。
2. ステークホルダーと影響
| ステークホルダー | 痛点（Pain） | 必要な価値 | 想定リスク |
|---|---|---|---|
| 研究者/技術者 | タスク失念、条件記録の抜け、情報探索の時間浪費 | 自動記録・高速検索・状況連動の注意喚起 | 過度依存、誤リマインド、プライバシー |
| PI/マネージャ | 再現性・進捗可視化不足、監査負担 | プロベナンス一元化、KPIダッシュボード | 監視過多の懸念、評価偏重 |
| 安全/品質部門 | 逸脱検知の遅れ、記録の欠落 | 手順トラッキング、逸脱アラート、署名履歴 | アラート疲労、責任分界の曖昧さ |
| 情報システム | ツール乱立、データ連携負荷 | 標準API/権限連携、監査ログ | インテグレーション工数、運用コスト |
3. ユースケース（代表例）
3.1 実験プロトコルの「手順抜け」防止
- カメラ/センサーによる状況推定（装置稼働・器具検出）＋手順状態機械で次手順を提示。
- 危険薬品や高電圧工程では二重確認（音声＋画面）を要求。
- 逸脱時は原因候補と対処手順を即提示。
3.2 記録の自動化と検索
- 画像・ログ・音声を自動タイムライン化（プロベナンス）。
- 個人RAGで「去年の4月、Lot#A12で使ったバッファ」と尋ねて即答。
- 重要変更点は差分強調＋承認フロー。
3.3 うっかり期限・提出漏れ防止
- カレンダー/チケット/メールから締切抽出・優先順位付け。
- 時間帯・負荷・場所に応じたコンテキストリマインド。
- 「先延ばし」検出→小タスク化提案。
3.4 会議・議論の記憶強化
- 要点抽出、決定・アクションの担当/期限自動付与。
- 関連論文・過去議事・実験結果を会議中に横断提示。
- 後追い学習（間隔反復）で記憶定着。
4. 対策（手段）の体系化
4.1 技術的アプローチ
- マルチモーダル捕捉 画像/動画/音声/センサ/ログを時系列統合し、行為認識と状態推定で「今、何が起きているか」を把握。
- 個人RAG 研究ノート・装置ログ・論文PDF・メールを権限管理下で検索強化し、自然言語で照会。
- オンデバイス推論 機密データ保護・低遅延のため、端末/ラボサーバでモデルを稼働。
- プロンプト工学＋ツール使用 LLMに日付・版数・出典の強制出力、関数呼び出しで実データと連携。
- プロベナンス 変更履歴・署名・ハッシュで改ざん検知と監査追跡。
- 注意設計 ヌッジ/選択肢数制御/確認ダイアログのHCI最適化で過負荷を抑制。
- 間隔反復 忘却曲線に基づく再提示で定着を支援。
- ポリシー/PII保護 マスキング・匿名化・最小権限・データ局所化。
4.2 運用プロセス
- SOPのAI化：手順を状態機械へ落とし込み、実世界の観測と同期。
- 命名規則/メタデータ：プロジェクト・Lot・装置・版数・担当を機械可読に。
- レビュー儀式：週1の「逸脱・未決タスク・学び」レビュー会を短時間で。
- 教育：ツールの「頼りどころ／頼り過ぎ境界」を明確化。
4.3 制度・契約
- データ所有権/使用範囲：個人データ・実験データの権原と二次利用規定。
- 責任分界：AI提案の最終判断は人。リスク高工程はダブルチェック。
- 監査とログ保存：保存期間・アクセス権・外部監査対応。
5. 最小実装（MVP）方針
A. タイムライン記録
- カメラ・画面キャプチャ・装置ログの自動時系列化。
- キーワード・Lot・人物を自動タグ。
- 監査ログ：改変不可・署名。
B. コンテキストリマインド
- 締切抽出→優先順位付け→通知。
- 状態（場所/時間/装置）連動のタイミング最適化。
- 先延ばし検出→小タスク化。
C. 個人RAG検索
- 研究ノート・PDF・コード・メールを横断検索。
- 回答は引用元・日付・信頼指標付き。
- 権限・秘匿情報フィルタ。
KPI例
検索時間▲50%/件・締切失念0件/月・SOP逸脱率▲30%・再現不能トラブル▲40%
検索時間▲50%/件・締切失念0件/月・SOP逸脱率▲30%・再現不能トラブル▲40%
ガードレール
誤通知率≤2%・誤回答に根拠提示必須・撤回/異議申立てUI
誤通知率≤2%・誤回答に根拠提示必須・撤回/異議申立てUI
6. リスクと緩和策
| リスク | 説明 | 緩和策 |
|---|---|---|
| 過度依存 | AI無しで立ち回れない | 重要工程は二重確認/アナログ代替、停電時の手順カード |
| 誤り拡散 | 誤知識が迅速に広まる | 根拠リンク必須、反証用プロンプト、変更監査 |
| プライバシー | 人物/音声/画面の含有 | マスキング、局所保存、アクセス制御、記録停止ボタン |
| 偏り/抜け | 方言・専門語やレア事例 | 継続学習、人間のレビュー、データ多様化 |
| アラート疲労 | 通知過多で無視 | 優先度制御、バッチ化、静音時間 |
7. 評価設計（PoC→パイロット）
- ベースライン取得：現状の検索時間、締切漏れ、SOP逸脱、再現不能件数を計測。
- 対照試験：部署内で段階導入し、前後比較＋対照群。
- 質的評価：操作負荷、心理的安全感、創造活動時間の増加。
- 安全評価：誤通知起因のヒヤリ・事故ゼロを目標。
8. アーキテクチャ骨子
- データ層：時系列DB（実験ログ）＋オブジェクトストレージ（画像/動画）＋全文検索（論文/ノート）。
- AI層：行為認識、OCR/ASR、埋め込み、RAG、要約、対話。
- 制御層：SOP状態機械、ポリシー・権限、通知スケジューラ。
- UI層：ラボ端末・ウェアラブル・モバイル、状況連動UI。
- セキュリティ：ゼロトラスト、鍵管理、監査ログ、データ局所化。
9. ロードマップ（例）
- Q1：MVP（タイムライン記録＋個人RAG＋締切抽出）/ 小規模PoC。
- Q2：行為認識とSOP連動、監査ログ強化、部署横断検索。
- Q3：オンデバイス推論、エッジ集約、セキュリティ監査。
- Q4：本番化、教育プログラム、指標連動の継続改善。
10. オープン課題
- 個人最適 vs 組織最適：生産性と統制のバランス。
- AI提案の説明可能性：なぜその注意喚起かの可視化。
- データ寿命と費用：高解像度映像保管の持続可能性。
- 越境学習：部署/企業間の知識連携と契約上の壁。
※本書は設計前の合意形成用ドラフト。適宜、現場ヒアリングで重み付けを更新する。
