AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「仕様書をAIで検索して要点が取れるようにしよう」と言われて困っております。そもそも論文で何ができるようになったのか、簡潔に教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点だけお伝えします。橋梁（きょうりょう）設計仕様書の本文から、人間が質問した自然文に対して直接該当する部分を抜き出す質問応答システムを、複数の「学習戦略」で実装して比較していますよ。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。
「学習戦略」というのは具体的に何を変えているのですか。うちで検討するなら、どれが現実的でしょうか。
簡単に三つです。まず事前学習済みモデルを全部更新する「フルファインチューニング」、次に最小限のパラメータだけ更新する「パラメータ効率の良いファインチューニング」、最後に最初から自前でモデルを作る「スクラッチ訓練」です。投資対効果なら、フルファインチューニングが短期で効果を出しやすいんですよ。
それは「BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers、BERT、事前学習済みトランスフォーマーベースの双方向表現)」の話ですね。うちの現場資料でも使えますか。
はい、その通りです。BERTは文脈を両側から理解するので、仕様書のような堅い日本語でも回答箇所を正確に指し示しやすいです。例えるなら、設計書の文を「前から後ろから読む名探偵」のように扱えるイメージですよ。
なるほど。で、現場導入のときにデータはどう準備すればいいのですか。いきなり大量投資は怖いです。
最初は代表的な仕様書からQ&Aペアを数百件作るだけで検証できます。TensorFlowとKeras (深層学習フレームワーク) を用いて、質問文と正解となる本文の開始位置・終了位置を学習させる形です。スモールスタートで性能を見て拡張する流れが現実的ですよ。
これって要するに、設計書の中から該当箇所をピンポイントで抜き出せるようになるということ？それだけで現場は助かるのですか。
要するにその通りです。ピンポイント抽出は時間短縮とヒューマンエラー削減に直結します。ただし完全自動化の前に人の目で検証する仕組みを入れるべきで、導入は段階的が安全です。要点は三つ、スモールスタート、検証ループ、拡張計画です。
パフォーマンスはどのくらい期待できるのですか。論文では「100%」とありましたが、本当でしょうか。
論文の結果は学習と評価に使ったデータセットでの数値です。訓練データと同質のデータでは高精度が出ますが、実運用での一般化（未知データへの適用）性能はデータ量や多様性に依存します。ここを評価段階で慎重に確認する必要がありますよ。
それなら、最初はテスト部署で使ってもらってから本展開ですね。コストの概算や運用フローも大まかで良いので教えてください。
まずは内部の代表仕様書で100～500問のQ&Aを作成し、クラウドGPUを短期間レンタルしてフルファインチューニングを試すと良いです。運用は、回答候補を提示→担当者が承認→ログを蓄積、という流れを最初は人手で回して精度を上げます。一緒に計画すれば必ずできますよ。
最後にまとめてください。経営判断として押さえるポイントを3つで教えてもらえますか。
もちろんです。ポイントは一、スモールスタートで実用性を検証すること。二、現場の承認ループを設けて誤答リスクを制御すること。三、データを継続的に増やし一般化性能を高めること。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要は「まずは社内の代表的な仕様書で試し、回答候補を現場が確認しながら運用を拡大していく」ということですね。よし、これなら報告できます。ありがとうございました。
