AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「LLM（Large Language Models）大規模言語モデルを使えば金融業務が変わる」と言われまして、正直どこから手を付ければ良いかわからないのです。要は導入して本当に投資対効果が出ますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、モデルを評価する際には「創造力（発散的思考）と精密さ（収束的思考）」の両方を別々に見てから総合判断するのが肝心です。金融では両方が求められますよ。
発散的思考と収束的思考、ですか。難しい言葉ですね。具体的には現場でどう違うものなんでしょうか。例えば投資判断やリスク管理では何を優先すればよいのか、と。
良い問いです。簡単に言えば、発散的思考は「可能性を多数出す力」、収束的思考は「制約の中で最良解を選ぶ力」です。現場では新しいシナリオを探る時に発散的思考が効き、正確な数値検証や規則遵守が必要な場面では収束的思考が不可欠です。要点は3つ、評価を分ける、ドメイン特化でテストする、実運用前にヒューマンで検証することですよ。
具体的なベンチマークがあるのですか。現場の担当は「とりあえずGPTを試そう」と言ってますが、それで良いのか不安でして。
最近の研究で、金融特化のベンチマーク「ConDiFi」が提案されました。ConDiFiは発散的タスク（複数の未来シナリオ生成）と収束的タスク（多段階の選択問題）を別々に用意していて、モデルごとの得手不得手が見えるようになっています。これにより、単純な正誤だけで評価する癖を直せるんです。
なるほど。で、実際に評価してみるとどう違うのですか？GPT系は流暢だが現場で使えるかは別だと聞きましたが、これって要するに流暢さと実効性は別の指標ということ？
まさにその通りです！流暢さ＝言葉のなめらかさはUXに効くが、Novelty（新規性）やActionability（実行可能性）は別の能力です。ConDiFiではモデルAが創造的に多様なシナリオを出す一方で、モデルBが明確な数理的判断で高得点を取る、という違いが出ました。投資判断なら両方のバランスを見ないと危険です。
現場投入の不安はデータ漏えいと誤情報の流布、それと運用コストです。評価をどう社内プロセスに組み込めばいいですか。
良い質問です。実務導入の順序はシンプルです。まずパイロットでConDiFiのようなドメイン特化ベンチマークを運用し、発散・収束双方のスコアを取得する。次にヒューマンレビューを組み込み、失敗事例を学習用データとして返す。最後にコスト指標と誤出力リスクを合わせてROI（Return on Investment）投資対効果で判断する、という流れが現実的です。
拓海先生、要点をもう一度だけ3つに絞って教えてください。会議で説明しやすいように。
はい、大丈夫ですよ。一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、評価は発散的思考と収束的思考を分けて見ること。第二に、金融ドメイン専用のベンチマークでテストすること。第三に、ヒューマンによる最終判定とROI評価を必須にすることです。これで経営判断がしやすくなりますよ。
よく分かりました。自分の言葉で言うと、「まずは創造力と精度を別々に測るベンチマークでモデルを見極め、社内パイロットで人のチェックを入れてから本格導入する。投資対効果で最終判断する」、ということですね。ありがとうございました。
