拓海さん、最近話題のマルチモーダルっていう論文について聞きたいんですが、うちの現場で何が変わるんでしょうか。そもそもマルチモーダルって何が得意なんですか。
素晴らしい着眼点ですね！マルチモーダルは、画像や文章など複数の情報源を同時に扱えるAIのことで、工場の写真と報告書を同時に理解して問題を見つける、そういうことができるんですよ。
なるほど、期待できそうですね。ただうちの付き合いは現場重視で、写真と報告書が矛盾することもあります。論文ではそういう矛盾にどう対応しているんですか。
良い指摘です。論文はその矛盾を”モダリティ衝突（modality conflict）”と名付け、画像と文章が食い違ったときにAIが誤った推論をする、つまり幻覚（hallucination）を生む問題に焦点を当てています。
これって要するに、写真にはAと写っているのに報告書にはBと書いてあるとAIが勝手にBに合わせて答えを作ってしまう、ということですか。
その通りですよ。正に本質を突いた表現です。論文ではその状況を人工的に作るデータセットを作り、どのモデルが衝突を認識して幻覚を防げるかを調べています。
具体的にはどんな手を使って幻覚を減らしているんですか。投資対効果が気になりますので、現場に導入しやすい方法を教えてください。
ポイントは三つです。まずプロンプト改良でAIに矛盾を検出させる工夫をすること、次に教師あり微調整で正しい振る舞いを学ばせること、最後に強化学習で実際の応答を報酬で調整することです。それぞれコストと効果が異なりますよ。
要は、まずは設定を変えて様子を見る、次に実データで学習させる、最終的には使いながら性能を上げるという段階を踏むということですね。どれが一番効果的なんでしょうか。
優先順位としては、まずコストが低いプロンプト改善から始めるのが現実的です。次にデータを用意できるなら教師あり微調整で安定性を取る。最も効果が高いのは強化学習ですが、データ準備と運用コストがかかります。
現実問題として、最初に着手するなら社内で比較的早く成果が出るものを選びたいです。運用で気をつける点はありますか。
運用で重要なのは評価基準の設定とモニタリングです。現場と経営で「これが正解」とする基準をまず決め、定期的にAIの回答と現場の実態を突き合わせる仕組みを作ると投資が無駄になりませんよ。
分かりました。まずはプロンプト改善から始めて、成果が出れば次に微調整と段階的に進めます。拓海さん、一緒に計画を立ててもらえますか。
もちろんできますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場の代表的な矛盾事例を三つ集め、その対処法を優先順位付けしてPDCAを回す計画を作りましょう。
分かりました。それでは私の言葉でまとめます。まずは設定（プロンプト）で矛盾検出を試し、次に可能なら実データで学習させ、最終的に使いながら改善する。評価基準とモニタリングを必ず入れて投資対効果を確認する、こういうことで間違いありませんか。
