AIBR プレミアム
拓海先生、お時間ありがとうございます。部下から『長文生成にAIを入れた方が良い』と言われて困っております。最近の論文で「デモンストレーションだけでは足りない」という話を耳にしたのですが、要するに今までのやり方では長い文章を上手く書けないということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。In-context Learning (ICL) インコンテキスト学習、つまり『いくつかの例を見せるだけで学習したように振る舞う能力』は短い質問応答で強い一方、長文生成では形式や語り口まで真似るのが苦手なんです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
つまり、例を見せるだけだと『どんな書き方をすべきか』の細かい決まりごとが伝わらないと。うちでいうと『報告書は結論を先に』『箇条は使わない』といったルールですね。これをAIに教えるにはどうすれば良いですか。
その通りです。論文ではLongGuideという手法を提示し、Metric Guidelines (MGs) メトリック指針とOutput Constraint Guidelines (OCGs) 出力制約指針という二つの方向で明示的に指示を与えています。MGsは評価指標を意識して自己評価的に改善させるもので、OCGsは文やトークンのレベルで形式を縛るものです。要点は三つにまとめられますよ。
三つですね。ぜひお願いします。で、これって要するに『AIに書き方のルールを明文化して与えれば、長文の品質が上がる』ということですか？我々が投資する価値はどこにあるのかを知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の要点は三つです。第一に、明示的な指針はデモだけで得られないテキスト特性（語調、文数、簡潔性など）を安定的に伝えられます。第二に、MGsとOCGsを自動生成するLongGuideは少ないデータでも効率的に機能し、カスタムの社内ルールに適用しやすいです。第三に、既存の大規模言語モデル（Large Language Models (LLMs) 大規模言語モデル）に加えるだけで、ゼロショットや数例ショットの両方で品質が改善するため、追加の大規模微調整コストを抑えられますよ。
なるほど。ただ現場に落とすとなると抵抗があります。操作が難しいのではないか、現場の書き方を全部ルール化できるのか、という不安が出ます。実務的にはどのくらい手間がかかりますか。
大丈夫、簡単に言えば段階導入で行えますよ。まずは代表的な社内文書を数十件用意してもらい、それを基にLongGuideがMGsとOCGsを自動生成します。それをテンプレートとして提示し、ユーザーが微調整する。つまり最初のコストはデータ準備とルール確認で、その後はテンプレート適用で現場の負担を大きく下げられます。
それなら現場も受け入れやすそうです。ですが、AIが勝手に形式を変えてしまい品質が落ちるリスクはありませんか。社外秘の表現や法的に正確な言い回しまで守れるのでしょうか。
良い問いですね。OCGsはトークンや文のレベルで制約を課すため、特定の語句を必ず含める、あるいは使わないといったルールを組み込めます。法的表現や機密表現はそのまま制約として明記すれば、生成結果の逸脱を抑えられます。つまり『ルールを明文化して機械に守らせる』ことでリスクを下げるのです。
よく分かりました。では最後に、私のような経営判断をする立場が会議で説明できる要点として、簡潔にまとめていただけますか。私の言葉で確認して終わりにしたいです。
もちろんです。要点を三つでお伝えします。第一、In-context Learning (ICL) インコンテキスト学習だけでは長文の形式や語調は安定しないため、タスク固有の指示が必要である。第二、LongGuideはMetric Guidelines (MGs) メトリック指針とOutput Constraint Guidelines (OCGs) 出力制約指針を自動生成し、少ないデータでモデルの出力を整える。第三、導入はテンプレート化で段階的に行え、リスク管理（機密語句や法的表現の制約）もOCGsで対応可能である。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
理解しました。要するに、AIに『どう書くか』のルールを明示してあげれば長い文章の品質が安定するということですね。まずは代表的な社内文書を用意して、テンプレート化を試してみます。ありがとうございました、拓海先生。
