AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から『コードシミュレーションを使えばAIの推論力が評価できる』と聞いたのですが、正直ピンと来ません。これって要するに現場で役に立つ評価方法ということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。端的に言えば、言葉だけで問うよりもコードで手順を示して解かせるほうが、モデルの『順を追って考える力』を直接評価できるんですよ。
言葉で説明するのと、コードで順序を示すのとで、何がそんなに違うのですか。うちの工場で言えば、手順書と口頭指示の違いみたいなものでしょうか。
素晴らしい比喩です。その通りで、コードは手順書に近いです。コードで書かれた問題は、モデルに対して各ステップを『正確に』追わせることを要求します。ですから、間違いの起点が特定しやすく、改善の指針も明確になるんです。
なるほど。でもうちの現場は自然言語でのやりとりが中心です。コードで評価することが、現場運用の精度向上に直結するんですか。
良い問いです。要点を3つにまとめると、1つ目は診断性が高いこと、2つ目は大量にデータを作れること、3つ目はモデルの『逐次実行能力』を直接測れることです。これが整えば自然言語の応用にも良い影響がありますよ。
これって要するに、コードで試すことによってAIの弱点を見つけやすくして、結果として実務的な導入判断がしやすくなるということですか。
はい、その通りですよ。さらに言えば、コードは変種を作りやすく、エラーの原因を切り分けやすいので、どの点に投資すべきかが分かりやすくなります。投資対効果の議論がしやすくなるという点で、経営判断に向いた手法です。
導入コストは気になります。社内にプログラミングのスキルが少ないのですが、外注や簡易なスクリプトで代替できますか。
大丈夫、心配いりません。最初は外注でプロトタイプを作り、重要な箇所だけ社内で理解して運用すれば良いんです。重要なのは結果の読み方と改善の打ち手であり、コード自体は段階的に扱えば運用可能です。
実務での評価基準はどう決めれば良いですか。正解が明確な場面と不確実性が高い場面で分けて考えたほうが良いですか。
評価は二軸で考えます。1つは正確性、もう1つは手順通りの再現性です。コードシミュレーションは特に手順通りの再現性を測れるので、工程の自動化やチェックリストの自動化に向きます。結果を定量化してKPIに落とし込みましょう。
分かりました。では代替案として、初めは一部業務で試すフェーズを作って、投資対効果を見てから全社展開します。これって要するに段階的に検証を回すという理解で合っていますか。
その理解で完璧ですよ。実験フェーズ、評価フェーズ、改善フェーズの3段階を回すだけで、リスクを抑えつつ確実に前に進められます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。自分の言葉で言い直すと、コードシミュレーションはAIの順序だてた考え方を直接試せる簡易な手順書で、その結果を見て段階的に投資判断すれば良いということですね。よし、まずは小さな実験から始めてみます。
