AIBR プレミアム
田中専務
拓海さん、最近部署で「LLM（Large Language Model）を使ってアノテーションを自動化できるか」と話が出ましてね。現場の人間はいい顔をしていないのですが、コストカットには興味があります。これって本当に現場で使える話でしょうか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論だけ先に言うと、最先端のフロンティアLLM（Frontier Large Language Models）は条件次第でアノテーターの一部を代替できるんですよ。ポイントは三つで、品質の要件、注釈ガイドラインの取り扱い、そして運用フローへの組み込みです。これらを順に説明できますよ。
田中専務
品質の要件と言われると、漠然と怖いんです。うちのデータは専門用語が多いし、間違いが出ると製品の安全にも関わります。ここは要するに「人間の目で最後は確認しないとダメ」ということですか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！その通りですよ。ただ補足すると、完全自動化と部分自動化は違います。結論としては三段階で評価するべきです。第一に、LLMが繰り返し正しく扱えるラベルかどうか。第二に、誤りが出たときのリスクの大きさ。第三に、ヒューマンインザループでの検査コストです。大丈夫、一緒に評価基準を作れば導入できるんです。
田中専務
注釈ガイドラインの取り扱いと言われても、現場では細かいルールが多くて、そこがAIに伝わるか不安です。これって要するにガイドラインの文面をAIに読ませればいいんですか？
AIメンター拓海
