投稿者 global-ai-media 
フィギュアスケートの採点における公平性を巡る議論が再燃しており、AI導入による客観性の担保が解決策として提案されています。このスポーツ界の事例は、企業における人事評価や品質管理など「定性的な判断」を要する領域で、AIをどう活用し、どこまで信頼すべきかというビジネス課題に対する重要な示唆を含んでいます。
スポーツ界で高まる「AI審判」への期待と現実
先日、フィギュアスケートの国際大会における採点結果に対し、元オリンピック選手らが異議を唱え、AIによる判定支援の導入を提言するというニュースが話題となりました。フィギュアスケートや体操のような採点競技は、陸上競技のような「タイム」という絶対的な指標がなく、審判員の主観が入り込む余地が大きいため、以前から公平性が議論の的となってきました。
技術的な観点から見れば、現在のコンピュータビジョン（画像認識技術）や姿勢推定（Pose Estimation）技術を用いれば、ジャンプの回転数や高さ、着氷の角度などをセンチメートル単位で計測することは十分に可能です。実際に、サッカーのVAR（ビデオ・アシスタント・レフェリー）やテニスのライン判定など、物理的な事実確認においてはAI活用が一般化しています。しかし、フィギュアスケートにおける「芸術性」や「表現力」といった定性的な要素をAIがどう評価するかは、技術的にも哲学的にも非常に高度な課題です。
ビジネスにおける「定性評価」のAI化という共通課題
このスポーツ界のジレンマは、日本企業が直面しているAI活用の課題と構造が似ています。製造業における外観検査のような「良品か不良品か」という二値分類（明確な正解があるタスク）では、AI導入は進み、高い成果を上げています。一方で、人事採用における面接評価、クリエイティブ制作物の品質チェック、あるいはコンプライアンスリスクのグレーゾーン判断など、「文脈」や「感性」に依存する領域でのAI活用は、依然として慎重な姿勢が求められます。
例えば、大規模言語モデル（LLM）を用いてエントリーシートを評価する場合、特定のキーワードが含まれているかは判定できても、その文章から滲み出る「熱意」や「社風への適合性」を、人間の熟練採用担当者と同じ粒度で評価できるとは限りません。ここでリスクとなるのが、AIの判断根拠が不明瞭なまま結果だけを鵜呑みにしてしまうことです。
「ブラックボックス」問題と説明責任（Accountability）
フィギュアスケートでAIが「この演技は金メダルだ」と判定したとしても、なぜその点数になったのかを選手や観客が納得できなければ、競技の価値は損なわれます。同様に、企業活動においても「AIがそう判断したから」という理由は、ステークホルダーへの説明として不十分です。
特に日本の商習慣や法規制においては、説明責任（Accountability）が重視されます。AIが融資を否決したり、特定の候補者を不採用としたりした場合、その論理的根拠を人間が説明できなければ、社会的信用を失うリスクがあります。これを解決するために注目されているのが「XAI（Explainable AI：説明可能なAI）」です。AIがどのデータの特徴を重視してその結論に至ったのかを可視化する技術は、今後のシステム導入において必須要件となっていくでしょう。
Human-in-the-Loop（人間が介在する仕組み）の重要性
現時点での現実解は、AIに全ての決定権を委ねるのではなく、「Human-in-the-Loop（ヒト・イン・ザ・ループ）」のアプローチを採用することです。AIはあくまで強力な「セカンドオピニオン」あるいは「計測ツール」として機能させ、最終的な意思決定は人間が行うという構造です。
フィギュアスケートの例で言えば、ジャンプの回転不足判定などの定量的な部分はAIが厳密に判定し、審判員はそのデータを参考にしつつ、全体の芸術性を評価することに集中する。ビジネスにおいては、大量のデータ処理や初期スクリーニングをAIが担い、人間の専門家はAIが指摘した「判断に迷うケース」や「最終的な合否」にリソースを割く。これにより、効率性と納得感を両立させることが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のスポーツ界の事例から、日本企業の意思決定者やエンジニアは以下の3点を意識してAI活用を進めるべきです。
1. 「定量」と「定性」の役割分担を明確にする
AIが得意とする物理的・統計的な事実確認と、人間が担うべき文脈的・倫理的な判断を切り分けて業務フローを設計してください。全てをAI化しようとすると、かえって現場の反発や品質低下を招く恐れがあります。
2. プロセスには透明性（XAI）を持たせる
特に人事や金融、医療など、人の人生や権利に関わる領域でAIを活用する場合、判断根拠の説明可能性を担保することは、コンプライアンスおよびガバナンスの観点から必須です。ブラックボックス化したAIの導入は避けるべきです。
3. 最終決定者は「人」であるという文化を維持する
日本の組織文化において、責任の所在は重要です。「AIのミス」として片付けることは許されません。AIはあくまで支援ツールであり、最終的な責任と決定権は人間が持つというガバナンス体制を構築することで、現場も安心してAIを活用できるようになります。