拓海先生、最近うちの現場でも「規制チェックを自動化できる」と聞きましてね。正直言って規制文書は分厚くて、人に任せると見落としが怖いんですけど、AIで本当に対応できるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、規制文を機械が読み取れる形に変える試みが進んでいますよ。要点を三つで言うと、読み取る力、変換する力、そして検証する力が鍵ですよ。
読み取る力、変換する力、検証する力……それぞれイメージが湧きません。例えば読み取る力って要するに何をするんですか。
読み取る力とは、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）が自然言語の規制文を意味的に理解する力です。身近に例えると、規制をPDFの山から要点だけ抜き出して報告書にまとめるアシスタントのようなものですよ。
なるほど。で、変換する力ってのは、その要点をどう使うための力ですか。要するに機械が判定できる形に直すということですか。
その通りです。変換する力とは、規制の文言をLegalRuleMLのような「機械が評価できるルール表現」に書き直す能力です。言い換えれば、人間の言葉を会計ルールのようなチェックリストに翻訳するイメージですよ。
検証する力は……つまり、その翻訳が間違っていないかを確かめるということですか。我々が投資する前に精度は気になります。
まさに経営者の視点で重要な点です。検証とは生成されたルールが実務で使えるかを、実データやサンプルケースで評価するプロセスです。論文ではF1スコアのような指標で評価し、実務での検証が不可欠だと述べていますよ。
なるほど。実用には「例」をいくつ与えるかも問題だと聞きますが、どれくらいで動くものなんでしょうか。
論文では少数の例示、いわゆるfew-shot learningで始められる点が示唆されています。実務では初期のサンプルが五件程度あれば、モデルは基本構造を学び出し、そこから人が補正しながら精度を上げる運用が現実的です。
要するに、最初は人が例を作ってモデルに覚えさせ、運用で人がチェックしながら精度を高める——という方式ですね。投資対効果はその後で判断する、と。
その理解で正しいですよ。私なら導入で三点を重視します。初期の例示セット、評価基準の明確化、そして現場のフィードバック回路の設計です。大丈夫、一緒に設計すれば導入は必ずできますよ。
分かりました。まずは五件から始めて、評価しながら改善していく。その過程で投資対効果を見極める、ということですね。よし、やってみます。ありがとうございました。
素晴らしい決断ですね！では実際の運用計画を一緒に作りましょう。最初のステップは代表的な規定五件を選ぶこと、そして評価用のサンプルケースを用意することですよ。
はい、要点は掴めました。まとめると、まず五件の例示でLLMに規制の書き方を学習させ、その出力をLegalRuleMLなどの形式に変換し、実際の設計図で検証する。人が最後にチェックして改善していく、ということで間違いないですか。
