AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「レビューを使って自動で質問に答えられる技術が良い」って言われているんですが、何がそんなに違うんですか。正直、細かい仕組みはよくわからなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！レビュー由来の質問応答は、お客さまの生の声を使うので説得力が出るんですよ。今回は「意見の多様性を捉え、かつ割合で示す」新しい手法を紹介します。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
レビューには肯定的な意見も否定的な意見も混ざっていますよね。その違いをどうやって反映するんですか。うちの現場では、「いい」か「悪い」かで二分されるだけだと困ります。
大丈夫、重要なのは「複数の代表的意見（Key Points）」を見つけ、その各々がどれくらいの割合で存在するかを示すことです。これなら単一視点に偏らず、経営判断に必要な実際の比率が見えますよ。
つまり、レビューの中から「代表的な主張」を抜き出して、それがどれだけ多いかを示すわけですね。これって要するに意見の種類とその比率を同時に出すということ？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！実際の手法はRetrieval-Augmented Generation（RAG）という「文書を引いてきてから生成する」方式を拡張します。要点は三つ、代表意見の抽出、意見ごとのクラスタリング、各クラスタの割合推定です。大丈夫、一緒に段階を追えばできますよ。
比率を出すのは特に面白いですね。現場の人間に「この不満が全体の何％です」と言えると説得力が違います。ただ、データが少なかったらどうするんですか。少数のレビューでも使えますか。
素晴らしい着眼点ですね！この研究はfew-shot学習、つまり少数例で学べる設定を重視しています。人間と大規模言語モデル（LLM）を協調させ、少ない注釈から代表意見と割合の学習を補助します。大丈夫、完全な大量データがなくても一定の効果は期待できますよ。
導入コストと効果のバランスが肝心です。投資対効果の観点で、我々が期待していい成果は何でしょうか。要点を三つにまとめて教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論を三つにまとめます。第一に、顧客の多様な意見を一つの回答に凝縮し、対応戦略を議論しやすくすること。第二に、意見の割合を示すことで優先度付けができ、誤ったリソース配分を避けられること。第三に、少数注釈でもモデル改善が見込め、段階的投資で導入しやすいことです。大丈夫、一緒に進められますよ。
わかりました。要するに、代表的な意見をいくつか示して、その割合を出せば現場での判断が速くなるということですね。では私の言葉でまとめます。レビューから代表的な主張を抽出し、それぞれの頻度を示すことで、対応の優先順位が明確になり、少額ずつ段階的に投資して効果を確認できる、ということですね。
