AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの若手が「モデルにツールを使わせるときの失敗を直せるかが重要だ」と言うのですが、正直ピンと来ません。要はどんな話なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を3つで言いますよ。1) モデルが外部ツールを呼ぶときに間違いが起きる。2) その間違いをモデル自身が見つけて診断できれば復旧できる。3) CRITICTOOLはその『自己批判（self-critique）』能力を評価するための仕組みです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
「ツールを呼ぶ」とは具体的にどういうことですか。うちで言えば在庫確認APIや、図面生成ツールに命令するようなイメージですか。
まさにその通りです。ここで言うツール呼び出しとは、Large Language Models（LLMs、大規模言語モデル）が外部APIや関数を呼んで何かを実行させることを指します。経営で言えば、現場の担当者が発注システムを叩くのに似ていますが、自動でやる点が違いますよ。
なるほど。でもエラーが起きたら人が直せばいいのでは。自動で直す必要があるのですか。
質問が鋭いですね。現場に負担が集中するなら導入は続きません。CRITICTOOLが目指すのは、モデル自身がまずエラーを検出して原因を診断し、再試行や別手段を提案できるかを測ることです。これができれば現場の手戻りや監督コストを減らせますよ。
それで、自己批判という言葉はどういう意味ですか。要するにモデルが自分の失敗を認めて直すということでしょうか。
その理解で合っています。self-critique（自己批判）とは、モデルが自分の生成した回答やツール呼び出しの結果を評価し、誤りや不一致を指摘し、必要な修正を導く能力です。投資対効果で言えば、一度の学習で繰り返し同じ手戻りが防げるわけです。
これって要するにモデルが自分で間違いに気づいて修正するということ？それができたら本当に助かりそうです。
そうなんです。重要なポイントを改めて3つにまとめます。1) エラーを察知する力、2) 原因を特定する力、3) 回復行動を取る力。この三つが揃うと自律的に安定する運用が見えてきますよ。
現場から見ると「復旧」や「再試行」を自動でやるということでしょうか。失敗の型が分かれば手順化もできそうです。
正確です。さらにCRITICTOOLは、どのタイプのエラーが多いかを細かく分析して、対策の優先順位を示すベンチマークになっています。つまり投資の向き先を科学的に決められるんです。
なるほど。最後に、うちのような現場に導入するときの注意点を教えてください。
いい質問です。要点を3つでまとめます。1) 最初はヒューマン・イン・ザ・ループ体制で監督を残す。2) よく出るエラーをログ化して優先対策を打つ。3) 自己批判の評価指標を定期的に測って改善サイクルを回す。大丈夫、やれば確実に負担は下がりますよ。
分かりました。要するに、モデルがツール呼び出しで起きるエラーを自分で検出・診断・回復できるかを測る基準がCRITICTOOLで、できれば現場の負担が減り投資の優先順位が明確になるということですね。自分の言葉で言うとそんな感じです。
