AIBR プレミアム
拓海先生、最近聞いた論文で『プロンプトを工夫すれば、音を判別するAIの性能が大きく変わる』って話があるそうで。要するに簡単にできる改善で効果が出るんですか？私は現場で使えるかどうかが知りたいんです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。結論を先に言うと、これは複雑なモデル改良ではなく、モデルに与える「言葉」の作り方──つまりプロンプトを整えるだけで改善できるという話なんです。
なるほど。けれど現場ではラベルの名前や書き方がバラバラです。具体的に何をどう変えれば良いんですか？投資対効果の観点で教えてください。
良い質問です。要点は三つあります。第一、単にクラス名を適切な書式で与えるだけでかなりの性能が出る場合があること。第二、短い説明文（クラスの記述）を付けると曖昧さを減らせること。第三、テンプレート（”This is a sound of”のような文言）の選び方で差が出ることです。投資はほとんど人手によるラベル改善だけで済む可能性がありますよ。
これって要するに、ラベルの言い方を変えるだけでモデルの認識がかなり変わるということですか？現場の担当者に説明するとき、どのレベルまで指示すれば良いですか。
はい、その通りです。現場への指示は三点で十分です。まず、クラス名は一貫したフォーマット（大文字・句点の有無など）にすること。次に、曖昧なラベルには短い説明文を付けること。最後に、いくつかのテンプレートを試し、最も結果の良いものを採用することです。複雑な学習や再学習は不要な場合が多いですよ。
つまりコストは小さくて済むと。とはいえ、ラベルに説明を付けるのは手間ですね。どの程度詳しく書けば効果が出るんでしょうか。
短く要点だけで良いんです。例えば「高温作動音（機械の金属が擦れる音）」のように、ユーザーがすぐ理解できる文を付ければ十分です。重要なのは具体性で、長文でなく一文程度の説明で曖昧さを大幅に減らせます。
なるほど。実際の検証はどうやって行えば良いですか。社内でやるべき最初の一歩が知りたいです。
良い質問ですね。まずは既存のラベルセットから代表的な10～20クラスを選び、フォーマット違いと説明文ありなしで比較するA/Bテストを行います。テスト結果で最も改善したテンプレートを全体に展開すれば、最小限のコストで効果を確認できますよ。
分かりました。これなら現場にも説明できそうです。では最後に、今回の論文の要点を私の言葉で確認しますね。ラベルの表示のしかたや短い説明を付けるだけで、追加学習をほとんどせずに音声分類の精度が上がる。投資は小さく始められて、まずは少数クラスでA/Bテストして良ければ展開する──これで合っていますか。
その通りです！素晴らしい要約ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際の代表クラスを選んで、テンプレートと説明文を作るお手伝いをしましょう。
