拓海先生、最近部下から『LLMを使って社内のメンタルケア分析をやろう』と言われましてね。正直、何が良くて何が悪いのか混乱しているのですが、どこから理解すれば良いのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、大きく分けて三つの選択肢があり、それぞれコストと精度、運用のしやすさでトレードオフがあるんですよ。順に整理していけば必ず分かりますよ。
その『三つ』というのは何ですか。うちのような現場でも使えるんでしょうか。投資に見合う効果が出るのかが一番気になります。
三つとはファインチューニング（fine-tuning、事前学習済みモデルの追加学習）とプロンプトエンジニアリング（prompt engineering、指示文の工夫）、そしてRAG（Retrieval-Augmented Generation、外部知識を組み合わせる方法）です。要点を三つに分けると、精度、コスト、運用性で比較できますよ。
なるほど。具体的にはどれが一番精度が高いのですか。うちが最初に導入するなら失敗したくないのですが。
研究ではファインチューニングが最も高精度であることが示されています。ただし大量のデータと計算資源が必要であるため、初期投資が高いのが現実です。対してプロンプトはコストが低く柔軟だが精度は中程度、RAGは外部文書を活用して専門知識を補える一方で検索品質に依存します。
これって要するに、精度を一番取りに行くなら金と時間をかけて学習させる、現場導入を早くしたいならプロンプトで様子を見る、専門的な文脈が必要ならRAGで外部資料を組み合わせるということですか。
その通りですよ。非常に本質を掴んでいます。補足として、メンタルヘルス分野では倫理とバイアスの配慮が特に重要であり、運用前に評価基準と保護策を整える必要があります。
倫理やバイアスというのは、たとえばどんなリスクがあるのですか。個人情報はどう扱えばいいのか心配です。
良い質問です。まず個人情報やセンシティブな投稿は匿名化・集計化して扱うことが基本です。次にモデルが誤診や偏った判断をしないよう、評価指標と人間の監査を組み合わせる運用が必要です。最後に、導入は支援ツールとして位置づけ、人の判断を完全に置き換えない設計が必須です。
うちの現場はITに不慣れな管理職が多いのですが、最初はどの方法が現実的ですか。現場の負担を増やしたくありません。
現場負担を避けるなら、まずはプロンプトエンジニアリングでパイロットを回すのが現実的です。初期投資が小さく、仮説検証が速いですから。そこで得た知見をもとにRAGや限定的なファインチューニングへ段階的に進めるのが安全で効率的です。
分かりました。では段階的に進めると。最後に、要点を私の言葉で整理してみますね。まず現場負担を抑えるならプロンプト、専門知識が必要ならRAG、最高精度が必要ならファインチューニング。しかしどれを選んでも倫理と監査の仕組みは必須、という理解で合っていますか。
完璧です！その整理で社内合意を取れば、導入の議論が非常にスムーズになりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
