拓海先生、部下に「AIで推論力がすごいモデルがある」と言われて困っております。うちの現場で本当に使えるか判断したいのですが、論文を読めと言われても何を基準にすればいいのか分かりません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回扱う論文は「大規模言語モデル（Large Language Models, LLMs）に推論ができるか」を、計算理論の観点から3-SATという問題で検証した研究ですよ。
3-SATって何ですか。難しそうな名前ですが、要するに何が試されているのですか？現場に持ち帰る判断基準が欲しいのです。
いい質問です。3-SATは論理式の満たし合わせ問題で、要するに多数の条件を同時に満たせるかを問う問題です。ビジネスで言えば、多くの制約を抱えた調達やスケジューリング問題のコアに当たる問題なのです。
それは分かりました。では論文は「LLMが3-SATを解けるか」を試したという理解でいいですか。それと現場導入の判断材料としてどの点を重視すればいいですか。
要点は三つです。第一に、論文はLLM単体は真の論理推論を行えていないと示していること。第二に、問題の「難しさ（hardness）」により性能が大きく振れること。第三に、外部ソルバーなどの補助で性能が大幅に改善することです。
これって要するに、LLMだけでは複雑な制約条件を解く本当の頭脳にはならないということですか？投資しても単体では限界があると考えれば良いのですか。
その通りです！ただし大丈夫、希望もありますよ。LLMは自然言語でのやり取りや近似解の提示が得意なので、外部の厳密な解法（SAT solverなど）と組み合わせれば現実の業務課題に役立てられるのです。
実務でいうと、どの場面でLLMを補助に使い、どの場面で外部の計算エンジンを使えばいいのでしょうか。投資対効果の観点で教えてください。
ビジネス視点で三つの指標を考えるとよいです。第一に、精度と信頼性が必要な決定か。必要なら厳密な外部ソルバーを入れるべきです。第二に、解の早さが重要か。早さ優先ならLLMの近似＋検証が有効です。第三に、コスト対効果で判断することです。
分かりました。まとめると、LLMは対話や近似解の提示に役立ち、厳密解が必要なら外部のソルバーと組み合わせるのが現実的、ということですね。自分の言葉で説明できるようになりました。
