田中専務
拓海先生、最近部下から「顧客データの重複をAIで自動的に直せる」と言われまして、正直ピンと来ないのです。これって要するに何が変わるんでしょうか。
AIメンター拓海
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず見通しが立ちますよ。要点をまず三つで説明しますね。第一にデータの「重複」を見つけやすくなる、第二に見つけた重複をまとめる精度が上がる、第三に人手での手直しが激減する、という変化です。
田中専務
なるほど。現場では名前や住所のちょっとした違いで別人扱いになってしまうことがよくあります。それがAIで自動的に判断できるというイメージで良いですか。
AIメンター拓海
そのイメージでほぼ合っていますよ。専門用語では“Entity Matching（EM）”と呼ぶ作業ですが、今回の論文は従来の比較手法に代えてLatest Large Language Modelsの考え方を応用している点が新しいんです。比喩でいえば、従来は人がルールを持って照合していたが、今回は文章の意味を数値ベクトルに変換して近いものをまとめるというやり方です。
田中専務
これって要するに「住所や名前を数値にして似ているものをまとめる」ための新しい変換技術を使っているということですか。
AIメンター拓海
その通りです！素晴らしい整理ですね。加えて今回の手法は二つの工夫があります。一つ目は
