AIBR プレミアム
拓海さん、最近社内で「Foundation Modelsを使った探索がすごいらしい」と言われまして。正直、何がどう変わるのかピンと来ないのです。うちの現場でも役立ちますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、まず結論から言うと、今回の研究は「人間の判断に近い基盤モデル（Foundation Models、FMs、基盤モデル）を探索アルゴリズムに組み込み、これまで作りにくかった“見つけにくい価値ある状態”を自動で見つけ出せるようにした」点が肝です。難しく聞こえますが、一緒に紐解いていきましょう。
なるほど。でも投資対効果が気になります。基盤モデルって学習済みの大きなモデルですよね。コストをかけてまで導入する価値があるか見極めたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！ポイントを三つで整理します。1) 既存の探索手法は「何を保存し、どこへ戻るか」を人が作るルールに頼っているため見落としが多い。2) そこへ基盤モデルの“判断力”を入れることで、人が考えつかない重要な状態を自動で選べる。3) 結果として探索効率が大幅に上がり、特に解が希少な問題で威力を発揮するのです。
これって要するに、人間の経験や直感を代わりにやってくれる“目利き”をアルゴリズムに持たせた、ということですか？
その通りです！ただ補足すると、基盤モデルはこれを「言葉やマルチモーダルの判断」でやる点が新しいのです。つまり状態を人間が理解できる形式で判断し、どこへ戻るか、どの行動を試すか、どの発見を保存するかを決めるのです。現場で言えば、経験豊富な担当者が優先順位を付けるのと似ていますよ。
現場導入に際しての懸念点は二つあります。一つ目は「基盤モデルの判断が信頼できるか」、二つ目は「計算コストと運用の手間」です。どちらも現実的な問題です。
いい指摘です。回答も三点です。1) 論文では基盤モデルの判断を複数回問うことで安定化させ、外れ値を減らしている。2) 計算面では大規模モデルをそのまま常時使うのではなく、重要判断時のみ呼び出す設計が現実的である。3) 運用は段階的に導入し、まずは評価用の小さなタスクで効果を確かめるのが良い、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
具体的な成果も気になります。従来の探索法と比べてどれほど違いが出るのですか？
論文の結果を簡潔に言うと、基盤モデルを統合したINTELLIGENT GO-EXPLORE（IGE）は、古典的な強化学習（Reinforcement Learning、RL、強化学習）や従来のGo-Explore手法を大きく上回った。特に、偶発的な発見や長期的な目標達成が必要な問題で優位性が出ているのです。要するに、探索の“目利き”が効いて、効率的に良い解へ辿り着けるのです。
わかりました。自分の言葉でまとめると、「重要な局面だけ優れた判断を呼び出して、無駄な試行を減らすことで投資効率が上がる仕組み」ということですね。これなら社内で説明もしやすいです。
