AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下が『プロンプト最適化をやるべきだ』と言い出して混乱しているのです。何となくお金がかかる、という話は聞きますが、要するにどんな問題なのですか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務！要点を先にお伝えすると、プロンプト最適化はAIに出す指示（プロンプト）を自動で改善する作業で、従来は膨大な呼び出し回数と入力トークン数が必要で費用が嵩むのです。大丈夫、分かりやすく順を追って説明できますよ。
膨大というとどの程度のコスト感なのでしょうか。我が社でも試すとなると、月次のランニングコストをきちんと見積もりたいのです。
いい質問です。実例を一つ挙げると、最新の研究では既存手法だと数百万トークン規模、商用APIレート換算で数十ドルから数百ドルに達するケースがあるのです。要するに、小さなPoCでも無視できない固定費が掛かる場合があるのです。
これって要するに、プロンプトを良くするためにAIを何度も呼び出すと、呼び出し料で本体の導入費用を食ってしまうということ？つまり投資対効果が合わなくなるリスクがあると。
その通りです、田中専務！特に外部APIを多用する場合は単純な改善でもコストが膨らみやすいのです。では安心材料として、要点を3つにまとめますね。第一に、呼び出し回数を減らす工夫が必須です。第二に、生成されるプロンプトの長さ自体を短くすることがコスト低減につながります。第三に、少ない例の選び方を工夫すれば性能を保ちながら評価回数を減らせますよ。
評価回数を減らす工夫というのは、具体的にはどういうものですか。現場の担当者に任せると、根気負けして試し切れないのではと心配しています。
素晴らしい視点ですね。ここで使える手法の一つが”racing”と呼ばれる考え方です。競争で敗れそうな候補を早めに切り捨てることで、無駄な評価を減らすのです。現場ではまず少ないサンプルで試し、結果が悪い候補には追加投資をしない運用ルールを設ければ現実的に導入できますよ。
それは分かりやすい。で、運用にあたっては我々経営層が何を見れば良いですか。KPIの設定や投資判断の際に注目すべき数字が知りたいのです。
良い質問です。経営判断ではコストあたりの性能向上、すなわち投資対効果を見てください。具体的には『一回の最適化で何ポイント改善し、それに対して何ドル／円かかったか』を比較する指標が有用です。加えて、最適化に必要な最大トークン数と平均トークン数を追跡すると予算設計がしやすくなります。
なるほど。これって要するに、手を打たないと最適化のためのコストで本業の投資が圧迫される恐れがあるということですね。最後に、要点を一度私の言葉でまとめてもいいですか。
ぜひお願いします。きっと整理されますよ。ポイントを三つに絞って一緒に確認しましょう。
はい。私の理解では、第一に『プロンプト最適化は性能を高めるが、従来は呼び出し回数とトークン量でコストが嵩む』、第二に『それを防ぐには評価回数を減らすracingのような手法や、プロンプト長を短くする罰則を使うことが有効』、第三に『少数の良い例を選ぶことで効率を保てる』ということです。これで社内説明に使えます。
