AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところありがとうございます。最近、部下から『数学問題が解けるAIが業務にも使える』と言われまして、正直どこまで信じて良いのか分かりません。これって実務で役に立つんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点をまず3つにまとめると、1) どのモデルを使うか、2) どう教示（プロンプト）するか、3) 時間とコストのトレードオフ、です。今回の研究はまさにこれらを公平に比べたんですよ。
公平に比べる、ですか。それは例えばどんな違いが出るんですか。うちが投資するなら成果が見えないと困ります。
良い点に着目されていますよ。要するに、巨大な基盤モデル（foundation models）はプロンプトの工夫が少なくても高精度を出せる一方で、コストや応答時間が大きくなるのです。逆に小型モデルは賢く使えば安く速く動くが、使い方（プロンプト）次第で結果が大きく変わるのです。
これって要するに、良い道具（大きいモデル）を買えば簡単だが高い、工夫で安く済ませられる可能性もある、ということですか？
その通りです！まさに本論文の要点はそこにあります。さらに、どのプロンプト（教示法）が最適かは基盤モデルごとに異なるため、単純にベンチマークの順位だけで投資判断してはいけない、という示唆が得られますよ。
実際に現場に入れるとき、時間や金額の見積もりはどうすれば。APIの呼び出し回数や応答時間を気にした方がいいですか？
大事な視点です。研究では単に正答率を見るだけでなく、応答時間（latency）とAPI費用（cost）も比較しており、実運用でのトレードオフを可視化しています。ポイントは三つ：性能、安定性、運用コスト、です。
安定性とは具体的に何を指すのですか。たまに答えが違うことがある、と聞きますが。
良い質問ですね。ここでいう安定性は、同じ質問を複数回投げた際に同じ正解を返す確率、つまり再現性を指します。業務で使う場合、毎回違う答えが返ると困るので、この論文は繰り返し呼び出しでの頑健性も評価していますよ。
なるほど。うちの現場では専門知識を文章化して渡すのは難しいのですが、その辺の工夫について示唆はありますか？
安心してください。論文では『in-context learning（ICL） 文脈内学習』や例題を与える手法を比較しています。つまり現場の代表的な問題を数問だけ示すことで、小さなモデルでも性能を引き出せる可能性が示されています。まずは代表問題を3?5問用意するところから始めると良いです。
なるほど、まず代表問題を用意して試すわけですね。最後に確認ですが、導入の第一歩で何をすべきか三つに絞って教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。まず、小さな実験セットを作り、代表的な業務問を用意すること。次に、複数のモデルで同じセットを試して性能と応答時間、費用を比較すること。最後に、結果をもとに「どれを定常運用に回すか」を段階的に決めることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では私の言葉でまとめます。要は、大きいモデルは安定して解けるがコスト高、小さいモデルは工夫次第で安く使えるがプロンプト次第で性能が変わる。だからまず代表問題を用意して、複数モデルで比較し、費用対効果を見て運用を決める、ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
