AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「ファクトチェックにAIを使えば効率化できる」と言われまして、でも何を基準に信頼性を判定しているのかがよく分からないのです。要するに、AIが嘘と本当をどう区別するんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。まずAIは文章の関係性を見て「前提（premise）」と「主張（hypothesis）」の関係を判定する、Natural Language Inference（NLI）＝自然言語推論という仕組みをよく使いますよ。
NLIですか。聞いたことはあるが、現場で使えるかが重要です。現場の情報はしばしば断片的で、AIは「知らない」ことが原因で誤判定しませんか？
その通りです。学習時に知識が不足すると性能が停滞することがあります。そこでKnowledge Graph（KG）＝知識グラフという外部知識を組み合わせ、NLIの判断材料を増やす手法がこの研究の肝なんですよ。
なるほど、外部の知識を付け足すわけですね。具体的にはどんな構成で判定するのですか？
簡単に言うと三つのモジュールです。ファクトモジュールが知識グラフを整え、NLIモジュールが文章の意味関係を解析し、最後に分類器が両者の表現を合わせて最終判断を下します。導入時のポイントも三つに整理できますよ。
導入時のポイント、ぜひ教えてください。投資対効果が分からないと社内決裁が通りません。
はい、要点は三つです。1) データの質を先に確保すること、2) 知識グラフの整備は段階的に行うこと、3) モデルは小さく試して運用で改善すること。これで初期投資を抑えつつ効果を確認できますよ。
これって要するに、知っていることを増やしてAIの判断材料を補強するということ？
その理解で合っていますよ。大切なのは知識を足すことでAIの「知らない」が減り、誤判定が減る点です。導入で検証すべき指標も三つに絞って考えられます。
指標とは精度ですか、それとも現場の手間ですか。どちらを重視すべきでしょうか。
両方が重要です。優先順位は短期的には現場の工数削減、長期的には分類精度の向上です。最初は現場に寄せて効果を示し、段階的に精度改善へ投資するのが現実的です。
分かりました。最後に、我が社が同じ仕組みを検討するとして、最初に何をすればよいでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場の典型的な誤情報と正しい根拠を収集すること、次に小さなNLIモデルで試験運用すること、最後に必要な知識を知識グラフ化して段階的に結びつけること、これだけで効果が確認できます。
よし、まずは現場から事例を集めて、小さく始める。これなら説明しやすいです。では私なりにまとめますと、知識を足してAIの判断材料を補い、段階的に検証する、ということですね。
