ヒューマン・イン・ザ・ループ（以下HITL：Human-in-the-Loop）とは、AIの判断やプロセスに対して、人間が意図的に関与する設計思想を指します。AIの出力に対して人間が監督・補正・再学習などのフィードバックをおこなうことで、精度や信頼性、説明可能性を高めることができます。
AI倫理やガバナンス分野に詳しい英国のリサーチ機関Holistic AIは、HITLについて「AIの判断プロセスに人間の判断を組み込む設計」であると定義しており、信頼性や安全性を確保するうえで不可欠な仕組みだと位置づけています※1。
AI活用の現場では、「すべてを自動化すること」が、手段から目的へとすり替わってしまうことがあります。しかし現実には、曖昧な自然言語の解釈、倫理的判断を伴う顧客対応、予期せぬ例外処理など、人間の文脈理解や配慮が不可欠な場面が多く存在します。こうした領域に対して、人がどのタイミングで、どのように関与するか。その設計が欠けていると、AIは現場で機能せず、かえって混乱を招く可能性があります。
スタンフォード大学のAI研究機関「Stanford HAI（Human-Centered Artificial Intelligence）」は、AI設計には人間の選択的関与を前提とすべきだと提言しています※2。完全自動化を目指すのではなく、人とAIが対話的に協働する構造こそが、実用フェーズにおける現実的な設計といえるでしょう。この視点に立てば、AIは人間の代替手段ではなく、共創パートナーとして再定義されるべき存在です。HITLは、その協働関係を設計するための実践的なアプローチと位置づけられます。
法務・報道・金融など、高い説明責任が求められる業務領域では、HITLの重要性が一層高まります。世界的情報サービス企業Thomson Reutersも、「責任あるAI実装の出発点は、人間による監督にある」と明言しています※3。AIが導き出す技術的な正しさだけでは不十分であり、人の関与によって実務的な妥当性を担保することが、継続的な活用と信頼性の確立につながります。
AIを業務に導入する際、「どこまで人を減らせるか」「どこまで自動化できるか」といった効率面に焦点が置かれがちです。しかし実際には、精度、倫理判断、例外処理といった点で、AIだけでは対応が難しい場面も少なくありません。
だからこそ重要なのが、人がどのように関わるかを、設計段階から明確にしておくことです。HITLは、AIと人が共創的に価値を生み出すための枠組みであり、その協働のかたちは一様ではありません。本稿では、実務で活用されている4つの代表的なHITLモデルを紹介します。モデルごとにAIと人の関係性や適用領域は異なりますが、自社の業務や目的に応じた設計に役立つ視座となるはずです。
| モデル名 | 主導主体 | 人の関与 | 主な適用領域 | 目的 |
| 判断支援型 | 人 | 主導的 （AIがサポート） |
顧客対応、 意思決定支援 |
精度・スピード向上 |
| 例外処理型 | AI | 補助的（監視・修正） | 自動分類、RPA監視 | 信頼性確保 |
| 学習強化型 （継続学習型） |
AI | 継続的 （フィードバック） |
チャットボット、 自然言語処理（NLP） |
モデル精度向上 |
| 共創型 | 双方 | 対等・相互補完 | 戦略策定、創造業務 | 柔軟性・創造性 |
人間が最終判断を担い、AIは情報整理や分類、選択肢の提示といったサポートをおこなうモデルです。顧客対応、経理、法務など、判断の正確さと迅速さが求められる領域で導入が進んでいます。たとえば、FAQや業務マニュアルから過去の対応事例を瞬時に抽出し、対応者に提示する「ナレッジの自動推薦」や、AIによる条文・伝票の抽出といった業務において、人が最終的な判断を下すことで責任の所在が明確になり、現場にも安心感をもたらします。
スタンフォード大学の人工知能研究所（HAI）も、このような「人間が最終判断を下す設計」をAIの基本形として提言しており、Google Cloudでも「AIが提示し、人が決定する」構造をHITLの代表的な活用スタイルとして紹介しています。
AIが定型業務を主導し、判断が難しい例外や想定外の事態には人が介入するモデルです。たとえば、チャットボットが一次対応をおこない、判断が分かれるケースや感情的な反応を検知した際にオペレーターへ引き継ぐエスカレーション型の運用が該当します。また、コンテンツモデレーションにおけるAIによる自動判定と、人による最終レビューの組み合わせも代表例です。
人がすべてを担うより効率的で、AIに任せきるより安全性を確保できるという点で、バランスの取れた設計といえます。MicrosoftのCopilotにもこの構成が採用されており、Thomson Reuters（法務・税務・金融分野でグローバルに事業展開する情報サービス企業）も「責任あるAI運用の出発点」として、HITLによる人間の監督を位置づけています。
AIの出力に対して人間が評価・修正をおこない、そのフィードバックを通じてAIが継続的に学習・改善するモデルです。チャットボットへの応答評価や、再ラベリングによるモデル再訓練などが代表的な運用例です。人間の知見が意味の理解や文脈判断を補完することで、AI単体では到達しづらい精度と実用性を実現します。Snorkel AI（スタンフォード大学発のAIスタートアップ）も、人間のラベル付けがモデル改善において重要な役割を果たすと強調しています。
AIが発想や提案、意思決定において人と対等に関与し、ともに課題に取り組むモデルです。たとえば、プロダクト開発におけるアイデア生成や、戦略設計・政策立案におけるシナリオ提案などが該当します。実務ではまだ一部の先進企業に限られていますが、ノーサンブリア大学の研究でも「共創型HITL」は次世代の方向性として位置づけられています。創造性や不確実性が高い業務においては、AIと人が互いの強みを補完し合う設計が、今後ますます重要な意味を持つようになるはずです。
これら4つのモデルは、「人がどのような役割で、どのタイミングで関与するか」によって整理されています。実務では、対象業務や導入フェーズに応じて、いずれかのモデルを選択したり、複数を組み合わせたりして活用するのが現実的です。自社の目的やリスク許容度に応じて、最適な関与のかたちを柔軟に設計することが求められます。
HITLの協働モデル４分類を全社に展開している企業は限られます。一方で、特定の業務やプロダクト単位では、HITLの思想を反映した運用がすでに立ち上がり始めています。ここでは、そうした「実践の兆し」を示す先進企業の取り組みに目を向けていきます。
世界有数の金融グループであるJ.P. Morganは、AIの開発・運用においても最先端のアプローチを実践しています。特に、AIに人間の判断や知見を組み込む「学習強化型HITL」の導入に積極的で、精度と説明責任の両立を重視したモデル構築を推進。同社のAI責任者はAIモデルの構築・運用において「人間の知識を組み込むことは有益であり、場合によっては必須」と宣言しています。
また、Wall Street Journalの取材では「モデルの出力は常に人間がチェックしている」とも述べており、精度と説明責任の両立を重視する姿勢がうかがえます。
Google Cloudでは、AI導入時に「Human-in-the-loop設計」を取り入れることが、精度と説明性の観点から推奨されています。翻訳や画像分類、文書解析（Document AI）などの領域において、人のレビューや承認を前提としたフローをあらかじめ組み込んでいます。
MicrosoftのCopilotシリーズ（Microsoft 365／Dynamics 365）は、タスクの提案や自動実行といった機能を持ちつつも、最終判断や承認はあくまで人間に委ねる設計となっています。生成された文章や提案をユーザーがレビュー・承認することで、安全性と信頼性を確保しています。
先進企業の取り組みで見てきたように、HITLの活用は現時点では、全社的な標準運用には至らず、特定業務への試験的な導入にとどまっています。しかし、これらの実践は、今後の本格導入に向けた地ならしとして、重要な意味を持ちます。
HITLは「完全自動化を否定する仕組み」ではなく、「人がどこに、どう関与するか」を設計に組み込む考え方です。この視点を起点にすることで、現場に定着しやすいAI運用の輪郭が見えてくるはずです。
HITLの導入は、単なる技術的な実装にとどまらず、業務プロセスや組織文化そのものを再構築する変革です。AI倫理やガバナンスを専門とする英国のリサーチ機関 Holistic AIは、HITLを「人間の判断とAIの効率性を組み合わせることで、より正確で倫理的なAIシステムを構築するアプローチ」と定義しており※8、この考え方は完全自動化から人との共創へと向かう現在の潮流を象徴しています。
HITLを実装する際に問われるのは、単に人が関与するか否かではありません。人とAIの得意領域をどう分担するか、どの業務フローに人間の介在を設けるか、どうすれば現場に定着するのか。こうした視点を踏まえつつ、HITL導入に向けた6つのステップを整理しました。
| 項目 | 目的とアクション |
| 1.目的・要件の明確化 | 導入目標や精度要件を定義する |
| 2.データ収集とアノテーション | 必要なデータを収集し、ラベリングをおこなう |
| 3.初期モデルの構築・学習 | AIモデルを構築し、学習させる |
| 4.人間の介在ポイントを設計 | 介在する業務フローを設計する |
| 5.モデルの評価・フィードバック | 人間が出力を評価し、修正を加える |
| 6.継続的な運用・改善 | 再アノテーションや再学習を実施する |
これらのステップは、単なる計画表ではなく、「現場でHITLをどう実装するか」という問いに応える実践的な指針でもあります。重要なのは、完璧な設計を前提とせず、小さく始めて、試行と対話を重ねながら前進するアプローチをとることです。
こうした段階的な実装を通じて、HITLは理念にとどまらず、共創の仕組みとして組織に根づきはじめます。AI導入の最前線に立つ企業にとっては、こうした「人を前提にした設計思想」を軸に据えることこそが、持続可能な活用基盤の構築につながるはずです。
AIを導入したものの、うまく活用できていない。自動化を進めたはずが、例外処理が増えて現場が混乱する──こうしたAI活用の壁には、技術の限界ではなく、「人の関与をどう設計するか」という視点が欠如しています。
HITLは、AIと人間の協働を前提とした設計思想です。完全自動化を目指すのではなく、人が意図的に介在することで、精度や柔軟性、現場適応力を高めていく。この共創型の視点が、これからのAI活用における中核となっていくでしょう。
・日々の業務のなかで、AIはどこまで機能しているか？
・その判断や出力に対して、人の知見や責任はどのように関与しているか？
・導入された仕組みのなかで、「人の役割」はきちんと設計されていたか？
まずはこうした問いを、自社のプロセスに照らして見つめ直すことが求められます。次の一手は、さらなる技術導入ではなく、「AIと人の関係をどう設計するか」。その原点に立ち返ることから、HITLの実践は始まります。