AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「ChatGLM」って話題になっているんですが、正直何がすごいのか掴めていません。要するに我々の現場で使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理しますよ。まず結論だけ言うと、ChatGLMは実務で使える汎用性と応用の幅を大きく広げているんです。
結論ファースト、いいですね。ただ、その『汎用性』って具体的にどういう意味ですか。ウチの現場で何が変わるのか想像できなくて。
いい質問です。端的に三点で説明します。第一に、多言語対応と長文コンテキストの処理力が高く、海外仕様の技術文書や長い仕様書の理解で手間が減ります。第二に、GLM-4 All Toolsのように外部ツールを呼べる能力で、データ検索や計算、画像生成など複数工程を自動化できるんです。第三に、小型版のGLM-4-9Bがオープンで提供され、社内サーバで検証しやすい点です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
外部ツールを呼べる、とな。それはセキュリティやコスト面で心配があります。これって要するに、AIが勝手にネットを見て処理までしてくれるということですか？
概ねその理解で合っています。ただし『勝手に』は誤解です。実際は呼び出しを許可したツールだけを使い、ログを残して操作を管理します。投資対効果の観点では、単純な問い合わせ対応の自動化以上に、設計レビューや見積もり前処理など高度な業務の下支えが見込めますよ。
現場導入のハードルはどこにありますか。ウチはクラウドが怖いし、現場の人に使わせるトレーニングも大変です。
ここも三点で整理します。第一に、GLM-4-9Bのような小型モデルはオンプレミス運用が可能で、クラウド不使用の検証ができる点。第二に、初期は一部業務で人とAIの協業フローを作り、結果を見せて現場理解を促す方法が最も効果的です。第三に、ログとレビューの仕組みを作れば品質管理がしやすく、現場の心理的ハードルも下がります。大丈夫、一緒にやれば必ず整備できますよ。
なるほど。性能は本当にGPT-4と互角という話を聞きますが、そこはどう評価すれば良いですか。
評価はタスクごとに分けて考えるべきです。一般知識や数学のようなベンチマークではGLM-4がGPT-4に近いか勝ることが示されていますが、ドメイン特化の性能は微調整で差が出ます。実務ではパイロットで自社データを使った評価を行い、投資対効果に直結する指標で判断するのが現実的です。
分かりました。最後に確認ですが、これって要するに『より安価に自社で動かせる高性能な言語モデルが増えた』ということですか？
その理解で非常に良いです。加えて、ツール連携で業務自動化の幅が拡がった点と、多言語・長文対応が営業や技術文書で有用な点を押さえておくと実践的です。大丈夫、一緒にやれば必ず実装できますよ。
では私の言葉でまとめます。ChatGLMは、我々が社内で検証して使えるような性能を持ちながら、ツール連携で実務の自動化を広げられる点が強み、という理解で合っていますか。まずは小さな業務から評価して、オンプレでの検証も進めてみます。
