拓海先生、最近部下から「LLMにもっと個別対応させるべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないんです。要するにどう変わるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。まず結論を3つで言うと、1) ユーザーの“隠れたニーズ”を推定する、2) それを学習データに付け加える、3) すると出力がそのニーズに合わせて変わる、ということですよ。
なるほど。しかし「隠れたニーズ」って要はお客様の好みを勝手に決めるということでしょうか。誤った仮定を入れたら困るのですが。
良い懸念です。ここで使うのはAbductive reasoning（PI：Persona Inference、アブダクティブ推論＝最もらしい説明を推測する手法）で、データに残された「どちらが選ばれたか」の情報から、なぜその選択がされたかを説明するペルソナを推定するんですよ。
具体例をお願いします。現場でイメージしやすい話が助かります。
例えば、営業資料の出力がA案とB案でどちらが選ばれたかの履歴があるとします。その履歴だけでは「なぜAが選ばれたか」は分からない。しかしアブダクションで「Aを選ぶ人」は短く要点を示す方を好む、あるいは丁寧な言葉遣いを嫌う、というペルソナを推定できるんです。推定したペルソナをデータに付け足して学習させると、次回は最初からそのニーズに合ったA風の提案を出せるようになるんですよ。
これって要するに、ユーザーの“好みのラベル”を機械が後付けして学習するということ？それなら間違えるリスクはありそうですが。
その通りです。ただ重要なのは2点ありますよ。1つ、推定ペルソナは確率的な説明であり万能ではない。2つ、研究では推定したペルソナを元に再学習（Persona Tailoring、PT）することで実際に出力の個別化が改善した、という実証があるんです。つまりリスクはあるが効果も示されている、ということですよ。
導入コストとROIの感覚も教えてください。我が社の場合、現場が戸惑うと導入は失敗します。
大丈夫、現場の不安は経営目線でも最重要です。導入は段階的に進められます。要点は3つで、1) まず既存の選好データを使って小さく検証、2) ペルソナ推定結果を現場で評価してフィードバック、3) 有効なら既存ワークフローに結合する、です。小さく試して効果が出ればスケールする、そんな進め方が現実的ですよ。
分かりました。最後に一点、研究の結論を私の言葉で整理するとどう言えば良いですか。会議で使う短い説明をください。
いいですね！要点はこうです。1) ユーザーの選択だけで終わらせず、なぜ選んだかを推定する、2) その推定（ペルソナ）を学習データに付与する、3) モデルはそれで個別化できる。これを一言で言えば、「選好の後ろにある人を推定してモデルに教える」ことですよ。
承知しました。では私の言葉で整理します。選択データの裏にある「どんな人がそう選ぶのか」を機械が推定し、そのラベルを基に学習することで応答が利用者に合うようになる、ということですね。
