拓海さん、最近うちの部下が「AIで特許から製品アイデアを出せます」って言うんですが、正直ピンと来ないんです。これ、本当に事業化に使えるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を3つで端的に説明しますよ。まず結論は、MK2という軽量なプロンプト最適化パイプラインで短期間に実務的な製品案が得られる、ということです。
結論ファースト、分かりやすいです。ただ、現場に落とすなら「投資に見合う効果」が肝心で、具体的にどれくらい勝てるものなんですか？
素晴らしい着眼点ですね！ポイントは三つです。第一に追加学習や大規模データ不要で既存の大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）を巧妙に使う点。第二に複数モデルでプロンプトを作り、強い断片を合成するループで品質を上げる点。第三に自動評価と人間評価で実用性を確認した点です。
これって要するに、同じ金額でデータを大量に集めたりモデルを訓練する代わりに、上手に問い方（プロンプト）を工夫して結果を引き出している、ということ？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！例えるなら、高性能な包丁を持っているのに切り方が下手で料理が不味くなるのを、切り方（プロンプト）を工夫して短時間で一流の料理にするような手法です。
でも現場では「お題（特許）」の分野差があるはずで、化学とかだと機械的に出したアイデアが実務で成立しないのではないですか？導入リスクが心配です。
素晴らしい着眼点ですね！実際に論文自身も、材料化学（Materials Chemistry）のトラックでは人間評価で劣後したと報告しています。ここから分かるのは、ドメイン固有の深い知識や外部評価を組み合わせないと弱点が残るという点です。
それなら我々が取り組むなら、まずどの領域で試すのが安全でしょうか。短期的に成果を出すための順序を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。まず既存のドキュメントや特許が豊富で評価しやすいNLPやソフトウェア系の案件から試すこと、次にモデルの応答に業界の知見でフィルタをかける仕組みを作ること、最後に人間の評価ループを早く回して現場知見を取り込むことです。これで投資対効果が高まりますよ。
分かりました。では最後に、私の側からプロジェクト提案する際に使える短い説明を一つください。現場に伝える言葉が必要です。
素晴らしい着眼点ですね！短くまとめるとこう言えます。「既存の大規模モデルを追加学習せずに巧く使い、短期間で特許から実務的な製品案を作る。まずはリスクの低い領域で実証し、人の評価で精度を担保する。」これで現場も理解しやすくなりますよ。
なるほど、要するに「既存の強いモデルを上手に使って、プロンプトを磨くことで短期投資で成果を狙う」ということですね。よし、私の言葉で整理します。まずはNLP系でパイロットを回し、人の評価を早めに入れて改善する。これで行きます。
