AIBR プレミアム
田中専務
拓海さん、最近うちの若手が「LLM（大規模言語モデル）は使える」って騒いでましてね。もちろん興味はあるんですが、経営判断として投資対効果が見えないと踏み切れません。今回の論文はその不確実性をどう測るんですか？
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ。端的に言うと、この論文は「質問の言い換え」と「同じ入力を何度も試す」ことで、モデルがどれだけ安定して答えるかを数値化する手法を示しています。ROIの判断に使える信頼度指標が得られるんです。
田中専務
これまでの不確実性というと、モデルが同じ質問でも答えを変えることを指すんじゃないんですか。言い換えって、どう違うんですか。
AIメンター拓海
良い疑問ですね。ここで言う不確実性は二つあります。ひとつはOutput Uncertainty（出力不確実性）で、同じ入力を何度も投げて答えのぶれを見るものです。もうひとつはInput Uncertainty（入力不確実性）で、意味は変えずに質問を言い換えたときに答えが変わるかを見ます。両方を測ることでより実態に近い信頼度が得られるんです。
田中専務
なるほど。これって要するに「モデルが本当に理解しているかを、質問の言い方を変えて試す」ことで確認するということ？
AIメンター拓海
その通りですよ。素晴らしい要約です。補足すると、言い換えは意味を保ちながら文面を変えるので、現場での言い回しやデータ表現の差に対するロバスト性を測ることになります。実務で重要なのは、この信頼度を経営判断に落とし込めるかどうかです。
田中専務
AIメンター拓海
田中専務
AIメンター拓海
田中専務
AIメンター拓海
田中専務
