"同じデータでも、なぜ説得に失敗するものと成功するものに分かれるのか？"
という問いは、HR分野にデータサイエンスを適用していた実務での8年間の悩みでした。同じデータを分析しても、ある報告書は経営陣を動かし、ある報告書は静かに葬られました。最初は分析技術の問題だと思っていました。より精巧なモデル、より正確な数値があればいいと考えましたが、それは思ったより単純な問題ではありませんでした。
その悩みが最初の著書『データドリブン・レポート』になりました。
本を書き終えた後、自然と次の問いが続きました。
「同じ性能のAIを使っているのに、なぜ個人によって結果が異なるのか？」という問いです。
AIが登場しましたが、依然としてAIの根幹はデータであるため、AIのアウトプットをより正確に判断するには、人間の判断そのものをより深く理解すべきではないかと考えるようになりました。それが博士課程の出発点となりました。人間がどのように意思決定を下すのか、AIと共に歩むとき、その決定がどのように変化するのかを探求するようになりました。研究を進めれば進めるほど、HRデータサイエンティスト時代の問いと同じ根源を持っていることを感じました。道具が変わっても、結局は判断する人がどのように受け止め、考えるかが核心でした。
そして今、その旅の途中でこの本『AIと意思決定』を紹介します。
この旅の途中で本書を紹介する理由は、研究者になる前から抱いてきた夢があったからです。それは、私が研究していることが、現場で同じ悩みを抱える人々に届き、共に考え抜くことです。研究論文は審査を経て学術誌に掲載され、同じ分野の研究者同士で読まれます。それが学者の目指すあり方であり、一種の「正道」と言えるでしょう。しかし、私のキャリアの始まりである韓電の新入社員時代から現在まで、私を突き動かしてきた問いは常に現場にありました。データを使ってどのように説得力を高めるか、AIと共に歩む中でどのように最善の判断を下すか、それがその問いでした。
まだ研究の過程にあり、完成された答えを持っているわけではありません。ただ、キャリア初期のその問いが最初の本になり、博士課程になり、そして今のこの本へと繋がったということは確かです。似たような悩みを持つ方々とこの道のりを分かち合えるなら、それだけで十分だと考えています。
（本の分量が薄いため、1時間以内に一冊を読み終えたという自負心と満足感を感じていただけると確信しています。）
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