言葉から数へ：文脈内例を与えられた大規模言語モデルは密かに高度な回帰器である

（From Words to Numbers: Your Large Language Model Is Secretly A Capable Regressor When Given In-Context Examples）

田中専務

拓海先生、最近若手から「大規模言語モデルで回帰ができるらしい」と聞いたのですが、回帰って要は売上予測とか品質の数値を当てることですよね。これってウチの工場にも使えるんでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、説明しますよ。結論を先に言うと、最新の大きな言語モデルは、追加学習せずに例を与えるだけで数値予測（回帰）をかなりうまくやれるんですよ。

田中専務

追加学習なし、ですか。てっきり専門家がモデルを再学習させるものだと思っていました。それだとコストが嵩むので助かりますが、精度はどうなんでしょうか。

AIメンター拓海

要点を三つでまとめますよ。第一に、多くの最新モデルは与えた入力と出力の対（例）を見て、類似の数値を予測できる。第二に、線形回帰（Linear Regression）や勾配ブースティング（Gradient Boosting）のような従来手法と比べて、場合によっては匹敵するか上回ることがある。第三に、例の数を増やすと安定して良くなる傾向があるんです。

田中専務

これって要するに、うちの過去データを何件か見せれば、モデルが新しい日の生産数や不良率を当ててくれるということですか？もしそうなら、現場に負担をかけず導入できそうに聞こえますが。

AIメンター拓海

まさにその理解で合っていますよ。ただし実務で考えると、データの出し方、例の選び方、そして予測の不確かさをどう扱うかの三点を設計する必要があります。いきなり全社適用せずに、小さく試して効果を見るのが得策です。

田中専務

なるほど。ROIを出すには小さなパイロットで効果と手戻りを測る、ということですね。導入コストが低めなら、現場の抵抗も減りそうです。セキュリティやデータの持ち出しは大丈夫でしょうか。

AIメンター拓海

良い着眼点ですね。まずは社内で匿名化したダミーデータや集計データで試験し、外部APIを使うかオンプレで実行するかを判断すると良いです。要点は三つ、データ最小化、暗号化、アクセス管理です。

田中専務

具体的に現場でどう始めればいいか、簡単な進め方を教えてください。初めてのことなので、工程がわかると安心します。

AIメンター拓海

大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず現場で一番単純な数値指標を一つ選び、過去の入力—出力ペアを20〜50件集めてモデルに渡して試し、実測と比較するサイクルを回します。効果が見えたら指標を広げていく、これが現実的なロードマップです。

田中専務

分かりました。最後に私の理解を整理させてください。要するに「最近の大規模言語モデルに過去の入力と対応する数値を数十件見せるだけで、新しい入力に対して有用な数値予測ができることがある。最初は小さく試し、データ扱いと安全性を確保しつつ投資対効果を検証する」という話で合っていますか。

AIメンター拓海

素晴らしい着地ですね！その理解で間違いありませんよ。では次回は、実際に社内データを使ったパイロット設計を一緒に作りましょう。