AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『要約をAIで自動化すべきだ』と騒いでおりまして、ただ現場の資料は長くて重要な部分が後ろにあることが多いんです。これってAI任せにしても本当に大丈夫なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！長い文書の要約で問題になるのは、モデルの「位置バイアス（positional bias）」です。重要な情報が文書の後ろにあると、AIが見落としがちになるんですよ。大丈夫、一緒にできるんです。
位置バイアスという言葉は初めて聞きました。要するに後ろにある重要情報をAIが忘れてしまうということですか？これって要するに要点が前にあるものしか拾えないということ？
その理解で合っています！位置バイアスとは、モデルが入力の初めの方を重視しがちで、末尾の重要情報を軽く扱ってしまう傾向です。そこで今回の研究が提案するのは、要約の前に『質問に答えさせる（Question-Answering, QA 質問応答）』工程を入れるやり方です。ポイントは3つ、1) 重要情報を引き出す、2) 文脈を強化する、3) 追加学習を要さずに動く、です。
投資対効果の観点で聞きたいのですが、外注でモデルを調整（ファインチューニング）したり、複雑なパイプラインを組むよりも、そちらの方がコストが低いということですか。
はい、まさにそこが重要です。QA-promptingは既存の事前学習済みモデル（Pre-trained Language Models, LM 言語モデル）をそのまま使い、1回の呼び出しでまず質問に答えさせ、その回答を手がかりに要約を作らせます。要点は3つ、追加学習不要、実装が単純、現場でスケールしやすい、です。
実装が単純というのは助かります。ただ現場の担当者に質問集を作らせるとなると手間ではないですか。どの質問を選べば良いか、その辺りはどうするのですか。
良い質問です。研究ではドメイン固有の質問セット（domain-specific question set）を用いることが成否を分けると述べています。つまり製造業の報告書なら安全性や生産性、品質に関する質問を先に用意する。実務では最初に代表的な10問程度を作って試し、効果が出ればそのまま運用へ、というやり方がお勧めです。
なるほど。現場の勘所を活かして質問を作るわけですね。で、効果はどれくらい期待できるのですか。数値的な改善があるなら説明してください。
実験ではROUGE（ROUGE 評価指標）で最大29%の改善が報告されています。特に大きなモデルほど、QAで引き出した情報を活かして要約品質が高まる傾向がありました。要点は3つ、規模に応じた改善、ドメイン依存性、そしてシンプルな導入経路です。
それは随分と改善しますね。ただ我が社では機密情報やフォーマットが決まっている資料が多い。質問を外部サービスに投げるのは不安です。内部運用に向く方法でしょうか。
ご心配はもっともです。QA-prompting自体は技術的にはローカル運用にも適しており、社内にモデルを置いて運用すれば機密性の問題は解決できます。進め方の要点は3つ、まずはパイロットで小さく試す、社内で質問テンプレートを整備する、結果を定期的に点検する、です。
最後にもう一つ、我々の会議資料は要点が箇条書きでなく長文で書かれていることが多い。要約の評価はどうやってすればよいですか。
評価にはROUGEのような自動指標に加え、人間による品質評価を組み合わせるのが現実的です。ビジネスで使うなら重要な判断要素が正しく抽出されているかをチェックするKPIを用意し、そのKPIに基づく定期レビューを行えば運用可能です。要点は3つ、定量指標、定性レビュー、現場フィードバックの循環です。
分かりました。要点を整理すると、質問で重要点を先に引き出してから要約させることで、後ろの重要情報を拾いやすくするということですね。自分の言葉で言うと、まず『何を知りたいか』をAIに尋ねて答えを取ってから要約させる、という運用に落ち着くと。
