拓海先生、最近、社内で『テキストと表の両方を使う質問応答』という話が出てきましてね。現場からは「AIで帳票と報告書を一気に見て答えてほしい」と言われていますが、あれは実用になりますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、これなら実務で効果を出せるんですよ。要点は三つ、1) テキストと表を同時に扱える仕組み、2) 情報を順序立てて取りに行く判断、3) 無駄な検索を減らす学習、です。一緒に順を追って説明できますよ。
僕は表は得意なんですが、AIに表と文章を両方見せてちゃんと答えさせるのは想像がつきません。まずは何が違うんですか？
いい質問です。簡単に言えば、文章は線的に読むが表はセルごとに意味があるので『読む仕方』が違うんですよ。例えると、文章は河を下る筏（いかだ）で流れに沿って進む情報、表は地図で必要な場所に飛んで行く探索、と考えると分かりやすいです。両方を同時に使うための橋渡しが必要なんです。
橋渡しというのは、具体的にはどんな仕組みですか。現場に入れるとき、うちの人が操作できるものでしょうか。
大丈夫ですよ。ここは段階的に説明しますね。まず、情報を取りに行く部品（retriever リトリーバー）がテキスト用と表用にある。次に、取り出した情報を組み合わせて答えを作る部品（reader リーダー）がある。最後に、どの順で何を取りに行くかを決める『判断部』を強化学習（Deep Reinforcement Learning (DRL) ディープ強化学習）で学習させるのです。
これって要するに、AIに『何を先に見るか』を訓練して、無駄な検索を減らすってことですか？
まさにその通りです！素晴らしい着眼点ですね！強化学習は試行錯誤で『効率の良い探索の順序』を身につけられるので、結果的に処理速度の改善とノイズ情報の削減が期待できるんです。現場の帳票や報告書に合わせて学習させれば、操作は比較的シンプルにできますよ。
導入コストや効果測定はどうすればいいですか。うちの現場はExcel中心でクラウドもあまり使っていません。
現実的な観点で三つに分けて考えましょう。第一に、PoCで代表的な質問を数十件用意し、既存のファイルでテストする。第二に、導入時は既存のExcelやCSVをそのまま使い、段階的にクラウドやデータ整備を進める。第三に、評価指標は正答率と検索回数、処理時間の三つを使えば投資対効果が見えやすいです。一緒に指標を設計できますよ。
なるほど。現場で試すときに気をつけるポイントは何でしょうか。
大事なのはデータの代表性と評価タスクの設計です。帳票の書式が多様なら、まず代表的な型を二、三種類に絞る。質問も現場のよくある問い合わせを中心にする。導入初期は自動化率を高く求めすぎず、AIの提示を人が確認する半自動運用から始めると安全です。
分かりました。では最後に、私が部長会で説明するときの短いまとめを一言でください。
簡潔に三点です。1) 表と文章を横断して答えを作る技術で業務の検索負担を減らせる。2) 強化学習で『何を先に調べるか』を学ばせると効率が上がる。3) 最初は半自動運用から始めて効果を測る、です。一緒に資料を作りましょう。
はい。要するに、まずは代表的な帳票と質問でPoCを回し、AIに探索順序を学ばせて無駄な検索を減らしつつ、最初は人がチェックする体制で導入する、ということですね。分かりました、これなら説得できます。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究が示した最大の変化点は、文章（text）と表（table）という性質の異なる情報源を、探索順序の学習によって効率的に組み合わせ、実務的に回答を生成できる点である。これまで個別に扱われがちだったテキストと表を同時に利用できるアーキテクチャは、帳票や報告書を横断して問いに答える業務を現実に近づける。業務の観点から見れば、検索回数と処理時間の削減、それに伴う人的コストの低減が期待できる。
背景として、従来のQA（Question Answering）研究は文章中心や表中心に分かれていた。文章は長文理解、表はセルや列の関係性理解が求められるため、それぞれ最適化された手法が発展してきた。だが実務では多くの場合、請求書やスペック表と説明文を照合して答えを出す必要があり、両者を横断する能力が不可欠である。したがって、この研究は業務適用の観点で重要である。
本研究のアプローチは、既存のリトリーバー（retriever）とリーダー（reader）という標準モジュールを活用しつつ、どの時点でどのモジュールを呼ぶかを強化学習（Deep Reinforcement Learning (DRL) ディープ強化学習）で決定する点にある。つまり、個々のモデルを新たに作るのではなく、既存モジュールの呼び出し順序を賢く学習することで全体最適を目指す。これは現場導入の現実性を高める設計思想である。
経営的インパクトは明確である。情報探索の無駄を減らすことで、問い合わせ対応時間や意思決定のスピードが向上する。現場にあるExcelやCSVをそのまま活用して段階的に導入できるため、初期投資を抑えつつ効果を検証できる。この点は経営判断で重視すべき要素である。
最終的に、本手法は『何をいつ取りに行くか』という順序戦略を学習できる点で差別化される。現場で散在するテキストと表を横断的に結び付けることで、業務に直結するQA機能の現実的な実装を可能にするのだ。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は大別して二系統ある。ひとつはSQuADに代表されるテキスト中心の長文理解、もうひとつは表を対象とした表構造理解である。前者は文脈の流れを追う能力に長け、後者はセル同士の関係とスキーマを扱う能力に優れる。だが両者を同時に扱い、多段の情報収集（multi-hop）を必要とする設定はまだ少ない。
本研究の差別化点は三つある。第一に、テキストと表の両方に対応するリトリーバーを併用し、必要に応じて使い分ける点である。第二に、複数の探索ステップを通じて情報を順次取得する“マルチホップ”処理を、単純なルールではなく学習で最適化する点である。第三に、既存の公開モデルを再学習せず組み合わせる現実的な設計により、実運用への橋渡しが容易である点である。
特に実務導入を意識した点は重要である。モデルの再学習コストを抑え、既存のリトリーブ技術（BM25のような古典的手法や、Tri-encoderのような神経検索）を比較検討することで、導入時のリスクを最小化している。この設計方針は現場の限定的なデータや運用制約を抱える企業に適している。
さらに、強化学習を評価軸として採用することで、単一ステップの最適化ではなく、探索全体の効率化を目指している点も独自性がある。これは単に精度を追うだけでなく、実務での処理コストや応答遅延を減らすという経営的要求に直結する。
以上により、本研究は学術的な新規性だけでなく、実装可能性と運用面での配慮を両立させた点で先行研究と差別化される。
3.中核となる技術的要素
本手法は三つの主要なアクションを定義する。Retrieve Texts（テキスト検索）、Retrieve Tables（表検索）、Generate Answer（回答生成）である。これらを一連のステップとして強化学習エージェントにより制御し、各選択がもたらす最終的な回答品質に基づいて報酬を与える設計である。重要なのは、各アクション自体は既存の標準モジュールに任せる点である。
リトリーバーとしてはBM25のようなスパース検索と、Tri-encoderのようなデンス検索（neural dense retrieval）を比較している。BM25は単純で解釈性が高く、Tri-encoderは埋め込み空間での近接性を利用するため複雑な関連性を拾いやすい。それぞれの長所短所を運用要件に合わせて選択可能である。
リーダー（reader）は、取得したテキスト断片と表の情報を統合して最終回答を生成する役割を持つ。ここでは既存の読解モデルを活用し、追加学習を最小限に留める方針が採られている。実務では、限定的なファインチューニングで十分な場合が多い。
強化学習のポイントは、エージェントが『次にどのアクションを取るか』を逐次判断する点にある。これにより不必要な検索を減らし、効率よく必要情報に到達できるようになる。具体的な学習手法は既存手法（例：REINFORCEなど）に基づくことが想定されるが、運用では評価基準の設計が成功の鍵である。
結果的に、個々の高性能モデルをただ並べるのではなく、探索戦略そのものを学習する点が技術上の中核である。これが業務での応答速度とコスト削減に直結する。
4.有効性の検証方法と成果
有効性の検証は、公開データセット（Open Table-and-Text Question Answeringに相当するセット）を用いて行われた。検証は典型的なQA評価指標（正答率）に加え、検索回数や平均処理時間など運用指標も計測している点が特徴である。これにより学術的評価と実務的有用性の双方を評価している。
実験では、強化学習ベースの方策が、固定ルールやランダム選択に比べて検索の無駄を減らし、同等かそれ以上の正答率で応答時間を短縮する傾向が示された。特に多段の情報取得を要する質問では、順序戦略の有無が性能差につながりやすいことが明確になった。
また、リトリーバーの種類による違いも示されている。BM25は高速かつ安定した初期候補抽出を提供し、Tri-encoderは難しい関連性を拾えるため、適切な組み合わせが性能を押し上げる。運用面では、この組み合わせ選定が実導入の成否を分ける。
重要なのは、単に精度を上げるだけでなく、検索回数削減という実務上のメリットを立証したことである。これはコスト換算しやすく、経営判断に直接役立つ。PoC段階でのKPI設計にも応用可能な検証結果である。
総じて、検証は学術的妥当性と実務適用性の両立を目指しており、現実の帳票・文書群に対する導入可能性を示すだけの説得力を持っている。
5.研究を巡る議論と課題
まず課題として、ドメイン依存性の問題が挙げられる。帳票形式や言い回しが多様な場合、学習した探索戦略が汎用化しにくい可能性がある。したがって、代表的な帳票や質問を慎重に選び、段階的な適用範囲の拡張を計画する必要がある。
次に、解釈性と信頼性の問題が残る。強化学習の方策がなぜ特定の順序を選んだのかを人が理解しにくい場合、現場の受け入れが進まない。これに対しては、探索履歴の可視化や人が介入できるガードレールを設ける工夫が求められる。
さらに、データ整備のコストも無視できない。初期は既存ExcelやCSVを用いる設計だが、長期的には表の正規化やメタデータ付与が必要になる。経営判断としては、初期投資と運用負荷のバランスを見極める必要がある。
また、評価指標の設計も議論の対象である。単一の正答率だけでなく、検索回数や処理時間、人的確認率など複数軸で評価することが実務的には重要である。これにより投資対効果の見積もりが現実的になる。
最後に、法務・コンプライアンス面の検証も必要である。表中の個人情報や機密情報を扱う場合の取り扱い方針、ログ保存のポリシーは導入前に明確にするべきである。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で調査を進める価値がある。第一に、ドメイン適応技術の研究である。代表的な帳票から段階的にカバー範囲を広げるための少数ショット適応や転移学習が鍵になる。第二に、探索戦略の解釈性向上である。人が理解できる説明可能な方策を組み込むことで現場受容性が高まる。第三に、評価基準の標準化である。業務KPIと学術指標を橋渡しする評価フレームを整備すべきである。
教育面では、現場担当者がAIの挙動を理解できる簡潔なトレーニング教材を用意することも重要だ。半自動運用から完全自動化へ移行する際、現場の運用ノウハウとAIの学習結果を同期させるプロセスが求められる。これにより導入リスクをさらに低減できる。
技術的な改良点としては、リトリーバーとリーダー間の情報伝達の最適化、表構造のより表現力ある符号化（encoding）の採用、報酬設計の精緻化が挙げられる。これらは実装の精度と効率を同時に改善する余地がある。
最後に、実務適用の観点では段階的なPoC設計が推奨される。まずは代表的な質問セットで効果を測り、次に運用負荷やコスト削減量を確認してから本格導入に踏み切るべきである。こうした現実的なステップが、経営判断を支える。
検索に使える英語キーワード: Open Table-and-Text Question Answering, Multi-hop QA, Tri-encoder, Deep Reinforcement Learning (DRL), Table-and-Text Retrieval
会議で使えるフレーズ集
「このPoCでは代表的な帳票を二〜三種類に絞って試験し、AIの提示を初期は人がチェックする半自動運用から始めます。」
「評価は正答率だけでなく、検索回数と処理時間もKPIに入れて投資対効果を測定します。」
「強化学習で『何を先に見るか』を学ばせることで無駄な検索を減らせます。まずは小さく試し、効果を定量で示しましょう。」
引用元
M. M. Jose et al., “Question Answering with Texts and Tables through Deep Reinforcement Learning,” arXiv preprint arXiv:2407.04858v2, 2024.
