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MALLM-GAN: マルチエージェント大規模言語モデルを用いた生成的敵対ネットワークによる表形式データ合成

(MALLM-GAN: Multi-Agent Large Language Model as Generative Adversarial Network for Synthesizing Tabular Data)

#LLM
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田中専務

拓海さん、最近若い連中から「合成データを使おう」と言われるんですが、本当にうちのようなデータが少ない会社でも使えるんですか？よく分からなくて焦ってます。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！合成データとは、本物のデータに似せて人工的に作ったデータのことです。秘密情報を守りつつ解析やモデル作りを進められる利点がありますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

なるほど。ただ、聞いたところだと合成データを作るには大量のデータが必要だ、という話もあると聞きます。うちみたいに数百件の顧客データしかない場合はどうなりますか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！確かに従来の深層学習ベースの手法は大量データを好みますが、この論文は「少ない実データを前提に合成データを作る仕組み」を提案しています。要点は三つ、LLM（Large Language Model：大規模言語モデル）を知識源として活用すること、複数のエージェントで役割を分担すること、そして生成と判定のやり取りを繰り返すことです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

これって要するに、AIに表の列の意味を言葉で教えて、それを元にデータを作らせるということですか？つまり数字の並びだけでなく意味を使うと。

AIメンター拓海

その理解でほぼ合っていますよ。要は列名や関係性を言葉で表現して、LLMの中にある一般知識を利用して

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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