AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『少数ショットで固有表現抽出（NER）ができるらしい』って聞いたのですが、要するにラベル付けの手間が減るって話ですか。
素晴らしい着眼点ですね！大筋ではその通りです。今回の研究はLarge Language Models（LLMs、大規模言語モデル）を用いたFew-Shot Prompting（少数ショット・プロンプティング）で固有表現認識を行う評価です。難しい言葉は後で噛み砕きますからご安心を。
ただ、我が社で使うときの投資対効果が知りたい。『少数ショット』ってどれくらいの工数削減になるんでしょうか。
大丈夫、一緒に見ていけば要点が掴めますよ。まず結論を3点で示すと、1) ラベル付けデータが少なくても新しい種類の固有表現に迅速に対応できる、2) 完全教師ありには性能で劣る場面があるが汎用性が高い、3) プロンプト設計や出力形式の工夫で実用十分な結果に近づけられる、ですよ。
これって要するに、我々がこれまで外注していた大量のラベル作業を大幅に減らせる可能性がある、ということですか。
そうですね。ただ注意点がありますよ。完全になくなるわけではなく、『どの程度の精度で』『どのドメインで』代替可能かを見極める必要があります。たとえば専門用語の多い領域や曖昧さが高いデータでは追加の工夫が要ります。
その『工夫』って現場の現実に馴染むんでしょうか。うちの現場はITリテラシー低いですから、取り入れるなら簡単で効果が見える方法でないと困ります。
安心してください。ここも実務的に3点で説明しますね。1) プロンプトのテンプレートを用意すれば現場操作はコピペに近い、2) 出力のフォーマットを固定すれば後処理は簡単になる、3) 小規模な評価で事前に効果を可視化できる、これだけで導入のハードルはかなり下がるんです。
なるほど。最後に一つ確認ですが、精度が落ちる場合のリスク管理はどうしますか。我々はミスが許されないデータも扱います。
その点も実用視点で整理できますよ。導入初期はヒューマンインザループ（人が最終チェックする工程）を残しつつ、モデルの信頼が高まれば自動化領域を拡大する段階的アプローチが最も現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では私の理解を一度まとめます。『少数ショットのプロンプティングで大規模言語モデルを使えば、ラベル作業を減らしながら新しい固有表現に対応できる。ただし完全自動化にはまだ差があり、プロンプト設計や出力形式の工夫、段階的な導入で実用化する』ということですね。合っていますか。
素晴らしい要約です！その理解で問題ありません。では次に、論文の要旨を経営向けに整理した記事を書きますね。短時間で会議資料に落とせるようにまとめますよ。
