AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「希少疾患（rare disease）の情報抽出にGPTを使える」と聞いて不安が増しています。うちの現場でも使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、田中専務。今回の研究はGPT-4oのような大規模言語モデル（Large Language Model, LLM）を、データが少ない希少疾患分野でどう使えるかを検証しています。まずは問題点と結論を端的に説明しますね。
端的に、ですか。投資対効果が読みやすい結論をお願いします。どこが一番変わったんですか？
結論から言うと、3点です。1) 大規模言語モデルは少ないラベルでの固有表現認識（Named Entity Recognition, NER）に有望である、2) 適切なプロンプトと事例選択で性能が大きく改善する、3) 外部情報を取り込む仕組み（Retrieval-Augmented Generation, RAG）が実運用での堅牢性を高める、という点です。ですから投資は段階的に回収できる見通しがありますよ。
なるほど。で、現場ではどのくらい手を入れる必要があるんですか。うちの現場はITに慣れていませんから、手間がかかると困ります。
良い質問です。現場に求められる作業は主に三つに分かれます。ラベル付きデータの最小限の準備、プロンプト設計と事例選択の調整、そして必要に応じた外部知識の取り込みの設定です。特にプロンプトと事例選択はシステム側で工夫すれば、現場のオペレーション負担を小さくできますよ。
これって要するに、既存の大量データを揃えなくても、うまく質問の仕方と外部資料を繋げれば使えるということですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！要点を3つにまとめると、1) LLMは事前学習で得た一般的知識を活かせる、2) 少量の良質な例を選ぶだけで性能が伸びる、3) RAGで外部データを検索させると生のテキストや最新情報から補正できる、ということです。ですから完全にゼロから学習データを作る必要は少ないんですよ。
とはいえ誤認識や責任問題が心配です。現場で誤った病名や情報が出たら大変ですし、投資を取るには安全性の担保が必要です。
その懸念も的確です。研究ではモデル出力に対して人間の確認を入れるハイブリッド運用を提案しています。自動抽出は一次スクリーニングとして使い、専門家が最終確認するフローなら安全性と効率を両立できます。さらに、誤りパターンを定期的に学習させれば、システム自体が改善していけるのです。
なるほど、現場で人が最終チェックするんですね。最後にもう一つ、先生。うちが最初に始めるなら何を優先すべきですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなパイロットを一件決めて、使うデータと期待アウトプットを明確にすることです。次にプロンプトと数例の注釈を整備し、RAGを組み合わせて人間確認のワークフローを作る。最後に短期間で効果検証して、ROI（Return on Investment、投資収益率）を数値で示す。この3段階で始めればリスクを抑えて成果を出せますよ。
よし、先生の言葉を聞いて安心しました。要点を整理すると、まず小さな対象で実験して、プロンプトと少数の良い例を用意し、人が最終確認する仕組みを作るということですね。自分の言葉で言うとこうなります。
