AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「人によって判定が違う案件にはAIを使うべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないんです。要するにAIって多数決のロボットじゃないんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要するにAIにも多数決で決める使い方と、人の意見のばらつき自体を扱う使い方があるんですよ。今日はその違いと、文脈内学習（in-context learning、ICL）でどう扱うかを噛み砕いて説明できますよ。
それは興味深いですね。うちの現場だと「これって良い、不良か」が微妙に分かれる場面が多くて、結局現場の誰に聞くかで判断が変わるんです。これをAIでどう表現するつもりですか。
まず要点を3つで整理しますね。1) 従来のやり方は多数派のラベルを使うことで意見のばらつきを無視することがある。2) 文脈内学習（ICL）は例を見せるだけでモデルに新しい振る舞いを学ばせられるため、少量データで多様な意見を反映できる可能性がある。3) 完全な解決ではなく、運用設計と組み合わせるのが現実的です。
なるほど、少量の例で学べるのは現場向きですね。ただ、投資対効果が気になります。導入コストや学習コストはどのくらい必要なんでしょうか。
良い質問です。ICLはモデルの重みを変えずにプロンプト（文脈）だけで振る舞いを変える手法なので、フルで学習（ファインチューニング）するより計算コストは小さいです。投資は主にプロンプト設計とデモの選び方、評価ルール作りにかかります。要するに初期設計に知恵を絞れば運用コストは抑えられるんですよ。
これって要するに、人ごとの好みや価値観の違いをAIがそのまま出力できるようにする、ということですか？それなら現場の判断を置き換えるよりも補助として使えそうです。
その通りですよ。ICLを使えば複数の示例を提示してモデルに多様な意見の反映を促せます。完全に置き換えるのではなく、どの立場の判断が出ているかを可視化して意思決定の材料にするのが現実的です。一緒に段階的に試すと良いですね。
運用で気をつける点はどこでしょうか。現場の反発や、評価の基準があいまいだと失敗しそうで怖いです。
ポイントは透明性とチューニングです。どの例を見せたか（デモ選択）で出力が変わるので、現場と合意した代表事例を用意する必要がある。あと、複数の意見を出すインターフェースを用意して「どの立場を採るか」を現場が選べる設計にすれば受け入れられやすいですよ。
わかりました。まずは現場で意見が割れる典型ケースを選んで、複数の意見を出せるようにしてみます。拓海先生、ありがとうございました。自分の言葉で整理しますと、文脈内学習を使えば「少ない例」でAIに複数の判断基準を示せるようにして、現場の判断を補助しつつ透明性を保てる、ということですね。
