専門家ユーザーを超えて：エージェントは、選好を引き出すだけでなく、ユーザーが選好を構築するのを支援すべきである

AIアシスタントやチャットボットが、私たちの代わりに何かをしてくれる場面が増えていますよね。例えば、お店を探したり、旅行の計画を立てたり。でも、そんなAI、実は「専門家」の私たちみたいな、ハッキリした好みを持っている人を相手にすることを前提に作られていることが多いんです。

たとえば、AIに「こんなお店を探して」と頼んだとします。もしAIが私たちの好みを正確に把握できていないと、「どんなお店がいいですか？」とか「この機能についてどう思いますか？」といった質問をしてくるはずです。これは、AIが私たちの「選好」、つまり「何が好きか」「何を求めているか」を理解しようとしているからなんです。

でも、ここでちょっと待って！と思うわけです。私たちだって、AIに頼むとき、その分野について何も知らないことだってありますよね？ 例えば、初めて行く街でレストランを探すとき、その街の食文化や、どんなお店が人気なのか、よく分からない。そんなとき、「どんなお店がいいですか？」と聞かれても、そもそも「どんなお店があるか」を知らないから、明確な答えなんて出せないんです。

この研究では、そんな「AIとの付き合い方」の課題を指摘しています。AIは、私たちが「選好」をハッキリ持っていることを期待しすぎている、と。本当は、ユーザーが「選好」を自分で「作る」のを手伝ってあげるのが、AIの役割なのではないか、というのです。

どういうことかというと、AIが例を挙げたり、分かりやすく説明したりすることで、ユーザー自身が「あ、こういう機能があるなら、これが欲しいな」とか「このお店の雰囲気が良さそうだ」といった、自分なりの「選好」を築いていくのを助けてくれる、ということです。これは、AIが単に指示を待つだけでなく、ユーザーの知識不足を補い、一緒に「好み」を見つけていくパートナーになる、という考え方です。

この新しい考え方を、AIが商品などを推薦する「レコメンダーシステム」という分野で具体的に研究するために、「CoPref」というモデルと、「CoShop」という対話型の実験場（ベンチマーク）が提案されています。これで、AIがユーザーの「選好を構築するのを手助けする」という新しいタイプのAIアシスタントが、もっと進化していくかもしれませんね。