AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から『表やグラフをAIに読ませて分析させよう』と言われまして、正直どこから手を付ければいいのか分からないのです。要するに我が社が投資する価値があるのか、それだけを教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。まず結論だけ端的に言うと、表やグラフをまたぐ「マルチモーダル」な問いに対しては、まだ完璧とは言えないが、ここを正しく評価するベンチマークが整備されれば投資判断がしやすくなるんです。
ベンチマークという言葉は聞きますが、それが我々の現場にどう関係するのか、具体的にイメージしにくいのです。例えばExcelの表と報告書のグラフをまたいで答えを出す、ということですか。
その通りです。ここでのキーワードは“表（table）”と“図表（chart）”を同時に読んで、問いに答える能力です。私たちが見るべきは三つです。性能の現状、どの種類の情報で弱いか、そして現場導入での評価方法です。大丈夫、一緒に整理できますよ。
それで、現状のモデルはどの程度できるのでしょうか。現場で期待されているほどの精度があるのかどうか、ここが最も現実的な関心事です。
良い質問ですね。論文の検証では、長文のドキュメントや複数の大きな表・図表に対して、公開モデルでも精度が低く、閉源モデルでもランダムに近い結果が出る箇所があると示されています。要は、単ページの読み取りならともかく、複数ページにまたがる複雑な問いに弱いのです。
これって要するに、今のAIは『同時に複数の形式の情報をつなげるのが苦手』ということですか？それとも我々のドキュメントの与え方に問題があるのですか。
素晴らしい要点把握です。両方が原因です。モデル側は長い文脈や図表を跨いだ推論に弱く、データ側は表や図をどのように切り出して与えるかで結果が大きく変わります。つまり、モデル改良と入力の整備、評価基準の三点を揃える必要があるのです。
なるほど。要するに、我々が投資判断する際は『どのくらいの長さの文書を扱うのか』『表やグラフをどう整備するのか』『評価はどうするのか』をセットで考える、ということですね。現場で運用可能かどうかは、これらが揃って初めて判断できると。
その通りです。要点を三つにまとめると、第一に長文や複数モダリティを含む文書に対する評価基盤が必要であること、第二に図表と表を同時に扱う評価ケースを増やすこと、第三に現場での入力整備と段階的な運用で投資対効果を確認することです。大丈夫、一緒に段階を踏めば導入は可能です。
分かりました。ではまずは社内で扱うドキュメントの長さや表の構成を整理し、小さなテストケースで効果を確認してから拡大する、という順序で進めます。自分の言葉で整理すると、AIを信用しすぎず、基準と小さな検証を重ねる、これが肝だと理解しました。
