拓海先生、最近若い部下から “LLM” という言葉が出てきて、うちの現場でも使えるのか聞かれました。そもそも警察のような現場で言語モデルを使うと何が変わるのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）自体は文章を生成する道具です。警察の現場に合わせて法的知識や捜査の手順を学習させると、迅速に法的助言や手順案を提示できるようになりますよ。
でも誤ったことを言ったら大変です。人を誤認逮捕するようなリスクはないですか。結局は何が新しいんですか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。第一に、専門家が整えた法的知識ベース（KnowledgeBase）と組み合わせることで信頼性を高めること。第二に、該当分野向けに追加学習（finetuning）したモデルを使うこと。第三に、生成した助言に根拠となる判例や手続きの出典を付けて説明すること。これらで現場運用の安全性を担保できますよ。
なるほど。これって要するに、”ちゃんとした資料を学習させて、出典を示す仕組みを付ければAIが有用な相談相手になり得る”ということですか？
その通りです！さらに付け加えると、今回の研究は”捜査の合理性と法的正当性を論理的に説明する”点で進んでいます。モデルが単に結論を出すだけでなく、なぜその結論に至ったかの理由（rationale）を示す点が重要なんです。
実務で使うなら、導入コストと現場教育が心配です。小さな交番や地方署でも効果ありますか。投資対効果をどう考えればよいですか。
いい質問です。要点は三つで整理できます。第一に、段階的導入で小規模でも効果を検証すること。第二に、現場の標準手順をモデルの出力と突き合わせる運用ルールを作ること。第三に、誤りが発見された場合のフィードバックループを設け、モデルを継続改善すること。これで投資を段階的に回収できますよ。
開発元の評価ではGPT-4より良いとありますが、本当にうちの現場でも同様の信頼性が出るものですか。ブラックボックスの怖さもあります。
そこも安心してください。研究は小型モデルを専門データで微調整（finetune）し、さらに知識ベース検索（retrieval）で裏付け情報を出す構成です。つまりブラックボックスで終わらせず、出典と理由を提示することで説明可能性（explainability）を担保しているわけです。
分かりました。まずは現場の標準手順を整理して、試験導入の設計を社内で提案してみます。要するに、現場に合わせた学習と出典付きの説明があれば運用可能ということですね。
素晴らしい締めですね！それで正解です。現場のステップを整理して、小さく回して検証する。私も一緒に議事用フレーズや提案資料の骨子を作りますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
