AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から「ORLM」という話が出てきてましてね。AIで現場の最適化を自動化できると聞いていますが、正直ピンと来ないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って噛み砕いて説明しますよ。要点は三つにまとめると分かりやすいです: 1) 人手で作っていた最適化モデルを自動生成できる、2) 企業内の資料を学習させられる、3) 開発コストと精度が改善され得る、ですよ。
なるほど。しかし我々の現場は規則や制約が多く、表現も特殊です。そうした会社固有の条件を機械が正しく扱えるのでしょうか。
そこがORLMの肝です。Retrieval-Augmented Generation（RAG、検索強化生成）という技術を活用し、社内文書や過去の報告書を取り込んでドメインに合わせて出力を調整できるんですよ。例えると社内の手引きを辞書として与え、モデルがその辞書を参照しながら解答を作る感じです。
要するに社内の報告書を読み込ませて、うちの業務ルールに沿ったモデルを作れるということですか？
その通りです。ただし即戦力にするためには設計の工夫と検証が必要です。まずはプロトタイプで既存のモデルを自動生成させ、エンジニアが検証する流れを推奨しますよ。
検証のコストが気になります。自動生成でどれだけ手を減らせるか、投資対効果が見えないと決裁が下せません。
ここも重要ですね。短く言うと、1) 初期はプロトタイプで工数を削減、2) 生成コードをエンジニアが検証して品質担保、3) 文書を継続的に追加して精度を向上、という流れで回せます。これにより中長期でのコスト削減が期待できますよ。
なるほど。しかし精度の限界や間違いのリスクもあるでしょう。特に複雑な最適化問題では信用できない出力が出ると聞いておりますが。
正直なところ現状の限界はあります。研究でも出力が単純化されがちで、最適解のランク付けが弱く、データから学ぶ力がまだ十分ではないと示されています。だからこそ人間の検証と強化学習などの追加手法が必要になるんです。
それを踏まえて、導入のロードマップはどのように描けばよろしいでしょう。小さく始めて広げる、という話でしょうか。
その通りです。具体的には、1) 既存の頻出問題を数件選んでプロトタイプを作る、2) エンジニアが生成物を検証して基準を決める、3) 成果が出たらドメイン文書を投入して横展開する。この三段階でリスクを抑えつつ進めましょう。
これって要するに、人がやってきた最適化の設計書をAIが下書きして、我々が確認して製品にする、ということですか？
その理解で正しいですよ。大事なのは人とAIの協働設計です。AIが下書きを出し、エンジニアが検証・修正して品質を担保する。これにより短期的に工数を削減し、中長期での知識資産化が図れますよ。
わかりました。まずは小さな案件で試し、社内文書を整理して学習材料にすること。そして結果を人が検証する。自分の言葉にするとそんな感じですね。
