Chain-of-Action-Thought

（COAT）を用いた強化学習でLLMの推論を向上させるSatori（Satori: Reinforcement Learning with Chain-of-Action-Thought Enhances LLM Reasoning via Autoregressive Search）

田中専務

拓海先生、最近部署で「モデルが自分で考え直す仕組みが良いらしい」と言われたのですが、正直何を導入すれば投資対効果が出るのか分かりません。これって要するに何が変わるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！簡潔に言うと、大きな言語モデルが自分で試行と振り返りを繰り返せるようになる技術で、結果として正答率や安定性が上がる可能性がありますよ。

田中専務

要するに「自分で何度も考え直すAI」を社内に入れれば、人手で確認する時間が減って儲かる、という理解でいいですか。

AIメンター拓海

大筋ではその通りです。ポイントを3つに整理しますよ。1) モデルが自己検証できれば外部検証コストを下げられる、2) 繰り返しで精度を上げられる、3) 7B程度の中規模モデルでも効果が出ることが示されています。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。

田中専務

それは魅力的ですが、現場に入れると運用が難しそうです。外部の検証役を減らすと現場の信頼はどう担保するのですか。

AIメンター拓海

現場の信頼は段階的に構築しますよ。まずはモデルの出力に対して短い自己検証ログを付けるだけにして、人間がそれを参照できるようにします。つまり最初は人の確認を残しつつ、モデルの自己改善を観察するわけです。

田中専務

導入コストはどれくらいですか。うちのIT部はクラウド周りが苦手で、前例がないと踏み切れません。

AIメンター拓海

ここも段階化が肝心です。まずはオープンソースの7Bモデルをオンプレや限定クラウドで試験運用し、フォーマット学習（format tuning）でCOATの出力形式を学習させます。これにより大規模なクラウド投資を先にする必要はありません。

田中専務

COATって言葉が出ましたが、具体的にはどんな出力になるのですか。現場の誰でも見て分かる形ですか。

AIメンター拓海

Chain-of-Action-Thought (COAT)（Chain-of-Action-Thought (COAT)＋行動と思考の連鎖）とは、モデルが途中経過で行動や判断の候補を列挙し、それを評価・修正する一連のログです。現場向けには「出力」「自己検証」「修正案」という3つの要素を見せれば十分理解できますよ。

田中専務

それなら現場も納得しそうです。ところで、これを社内システムに安全に入れる際の注意点は何でしょうか。

AIメンター拓海

注意点も3つで整理します。1) 機密データは最初は入れないこと、2) モデルの自己改善結果は人がモニターすること、3) トレーニングや評価のログを必ず残すことです。これでリスクを最小化できますよ。

田中専務

なるほど。これって要するに「小さく試して改善し、モデル自身の試行と検証を活かして段階的に信頼性を上げる」ことですね。これなら導入計画が立てやすいです。

AIメンター拓海

その通りです！現場に合わせて段階的に実装すれば、コストを抑えつつ生産性の改善に繋げられるはずです。一緒にロードマップを作りましょうね。

田中専務

分かりました。自分の言葉で整理すると、まずは小さなモデルでCOATのフォーマットを学ばせ、自己検証ログを人が評価して段階的に外部検証を減らしていく、ということですね。