拓海先生、最近の論文で「GenSelect」という名前を見かけましたが、何が新しいのか全くピンと来ません。要するに現場で役に立つ技術でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に噛み砕いて説明しますよ。GenSelectは大量に並列生成した候補の中から「一番良い答え」を直接選ばせる手法です。忙しい経営者の方に伝えるなら、候補を全部並べて比較して選ぶ役割をAIに任せる方法です。
なるほど。ただ、うちの現場でやるならコストが心配です。並列で沢山生成するとお金がかかるんじゃないですか。
素晴らしい着眼点ですね！費用対効果の心配は当然です。GenSelectの長所は、比較能力を使って少ない評価回数で高品質な答えを得られる点です。要点を三つにまとめると、1) 比較に強い、2) 並列化に適する、3) 大きな候補数でも効率的に動く、です。一緒に考えれば必ず道は見えますよ。
比較に強い、というのは点数を付けるんじゃなくて単純に見比べて判断するということでしょうか。これって要するに「A案とB案を並べて上司が選ぶのと同じようにAIが判断する」ということですか。
正解に近いです！ただ、より正確にはAIは単に点数を付けるのではなく、与えられたN個の候補を踏まえて論理的に最良のものを選ぶのです。人が全候補を一つずつ点数化するよりも、比較の文脈を踏まえて判断できる。数学問題で言えば、ただ正答率を推定するのではなく候補間の違いを深掘りして選ぶイメージですよ。
うちだと設計図の案が何十個も出ることがあります。全部比べて一つ選ぶなら助かりますが、現場の判断基準を入れられますか。例えばコストや納期の重み付けです。
素晴らしい着眼点ですね！運用面は工夫次第で対応可能です。実務では評価時に「コストを重視」「短納期優先」などのルールやテンプレートを与え、そのルールに沿って比較させることができるんです。要点は三つ、ルール設計、並列生成、選択プロンプトの整備です。一緒にテンプレートを作れば現場導入できますよ。
技術的に実現できるのは安心しました。ただ、今すぐ我々が使うために何から手を付ければ良いでしょうか。社内のデータや業務ルールの準備が必要ですか。
素晴らしい着眼点ですね！導入ロードマップは明快です。最初に行うのは小さなパイロットで評価基準を作ること、二つ目は生成候補を作るプロンプト設計、三つ目は選択を検証する人手レビューです。まずは小さく試してROIを実証するのが現実的ですよ。
分かりました。では社内で小さく試して、基準を整えてから拡大する。これが現実的な進め方ですね。自分の言葉でまとめると、GenSelectは「多数の候補を同時に生成して、その中からAIにルールを示して最良案を選ばせる手法」という理解でよろしいですか。
まさにその通りです！素晴らしいまとめですね。最後に要点を三つだけ繰り返しますよ。第一にGenSelectは比較に優れるため少ない評価で高品質を実現できる。第二に並列生成と組み合わせればスケールしやすい。第三に実務では評価基準を明確にして小さく試すことが成功の鍵です。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
