AIBR プレミアム
田中専務
拓海先生、最近の論文で自己報酬型っていう話を聞きまして。うちの現場にも使えるんですかね。外部の教師データを用意しなくても性能が上がるって話がありましたが、本当にそんな都合の良いことがあるんですか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。ざっくり言うと、この論文は「モデル自身の推論の過程（中間状態）の一貫性」を報酬に変えて学習させる手法です。外部ラベルや人手の報酬モデルがなくても、正しい道筋は内部で『まとまる』性質があるので、それを活かしているんですよ。
田中専務
中間状態の一貫性、ですか。現場で言うと作業手順が安定していると品質が出る、みたいなイメージですかね。これって要するに〇〇ということ？
AIメンター拓海
いい表現です！まさにその比喩で合っていますよ。もう少し正確に言うと、正しい回答に至るときの途中の「道筋（intermediate reasoning states）」は互いに似てまとまる（consistency）し、揺れが少ない（low volatility）という性質があります。この論文はその違いを報酬信号に変えて学習させるんです。
田中専務
なるほど。で、肝心の投資対効果です。外部ラベルを用意しないことでコストが下がるのは分かるが、代わりに計算コストやモデルの改修が必要なら意味が薄い。導入に際して、どこに予算と工数を割くべきですか。
AIメンター拓海
