拓海先生、最近部下から「自動定式化」という言葉を聞きまして。要するに、論文や教科書の文章をそのまま数学の証明システムに入れられるように変換する技術という理解で合っていますか。現場に導入する価値があるのか、率直に教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。自動定式化とは自然言語で書かれた数学的記述を、定理証明支援ツール（Interactive Theorem Provers, ITPs）で扱える形式へ変換する技術です。大丈夫、一緒に分かりやすく整理しますよ。
実は私、AIの細かい仕組みは分からないんです。LLMというのも聞いたことはありますが、現場で使えるのか疑問です。導入コストに見合う効果が出るのでしょうか。
いい質問です。まず専門用語から整理します。LLMはLarge Language Model（大規模言語モデル）で、膨大な文章を学習して言葉を生成できます。今回の研究は、このLLMに概念の「正確な定義」を引き当てる仕組みを組み合わせ、誤解（hallucination）を減らす手法です。要点は三つ、誤りを減らすこと、あいまいさを埋めること、既存ライブラリを活用することですよ。
「誤解を減らす」というのは具体的にどういうことですか。例えば弊社の設計書が曖昧な表現だらけでも、機械が勝手に正しい形式にしてくれるという理解でいいですか。
部分的には可能ですが、完全自動はまだ難しいです。研究が示すのは、LLM単体だと未定義の記号や誤用が起きやすい点です。そこでCRAMFという仕組みは、Mathlib（Lean 4用の公式数学ライブラリ）から「この概念はこう定義される」という正確な定義を引き出して、生成時に参照させます。イメージは熟練の先輩が辞書を渡して確認させるようなものですよ。
なるほど。これって要するに概念の定義を自動で見つけて形式化するということ？現場に落とし込むとしたら、どのような工程で使いますか。
具体的には、まず文章（自然言語）を入力し、CRAMFが関係する「コア概念」を引き当てる検索を行い、対応するMathlibの定義を取り出す。次にその定義を参照してLLMがコード（Lean形式）を生成する。最後に人間がレビューして微修正する。この流れなら投資対効果が見えやすく、現場の負担も抑えられますよ。
人が最終確認するんですね。安心しました。ところで検索で引っかかる概念が複数ある場合、誤った定義を参照してしまうリスクはありませんか。
そこが本論です。CRAMFは概念の多相性（polymorphism）に対応するため、文脈情報を付加して検索クエリを強化します。ドメイン情報や応用レベルの手がかりを使って「この場面ではこの定義が適切」と選り分ける仕組みを入れています。これにより、誤った定義を参照する確率を下げられるんです。
では、効果はどれほど期待できますか。うちの現場でコストに見合う改善が見込めるか示してくれますか。
論文の評価では既存の自動定式化手法に対して平均で約30%程度の相対改善、ベンチマークによっては最大62%の改善を示しています。実務では、まず人手の工数をどの部分で使っているかを洗い出し、定式化が効く工程に限定して導入検証（POC）を行えば、初期投資を抑えつつ効果を確認できますよ。
分かりました。要するに、辞書代わりの正確な定義を検索してLLMに参照させることで精度を上げ、人が最終チェックする運用にすれば現場導入可能ということですね。まずは小さく試してみます。
