拓海さん、最近部下に「公開の大きな言語モデルを使って、社内データに似たデータを作ればプライバシーを守りつつ学習できる」と言われました。要点だけ教えてくださいませんか。私はZoomの背景変えるので精一杯でして。
素晴らしい着眼点ですね！結論ファーストで言うと、公開されている大規模言語モデル（Large Language Model、LLM、大規模言語モデル）に巧いプロンプトを与えて、社内の入力データに似せた合成データを作ると、差分プライバシー（Differential Privacy、DP、差分プライバシー）を守りながら、オンデバイス学習の前段階の性能を上げられるんです。
うーん、公開のサービスに任せてしまって大丈夫なんですか。うちの現場データは特殊で、外に出したくないのですが。
大丈夫、ポイントは3つです。1つ目、公開LLMに直接社内データを渡す必要はない。2つ目、公開データをフィルタや変換して、公開LLMに似せたプロンプトで“私的領域に似たデータ”を生成する。3つ目、その合成データを使ってサーバー側で事前学習（pre-training）してから差分プライバシーを適用した連合学習（Federated Learning、FL、連合学習）に入れると現場性能が改善するんです。
これって要するに、公開のAIにうまく書かせた偽物データで、現場モデルを強くするということですか？それでコストや導入のハードルは下がるのか、知りたいです。
良い質問です。コスト面では、既存の公開LLMを“利用するプロンプト設計”だけで済むので、専用データ収集より安くつく可能性が高いです。導入面では、合成データはサーバー側の事前学習に使うため、端末側の仕組みを大きく変えずに済みます。ポイントはプロンプトと評価設計に工夫が要る点です。
技術的には難しそうです。うちの現場は老人社員も多い。現場導入の手間や安全性について、現実的な説明をお願いできますか。
もちろんです。まずは実務ベースの落としどころを示します。1）公開LLMを外部に呼ぶ場合、送信する情報を最小化する。2）オンプレや許可されたクラウドで公開LLMをラップして使うと、外部流出リスクを下げられる。3）合成データはプライバシー保護のための前段階であり、最終的には差分プライバシーのある連合学習で端末側の学習を完了するのが安全設計です。
なるほど。評価はどうやって調べるのですか。実際に効果が出るかをどう確認すればいいか、簡潔に教えてください。
良い点です。短く言うと、実機のユーザーデータでの性能（例えば次単語予測の精度）を基準に比較します。実務導入ではA/Bテストのように、既存モデルと合成データで事前学習したモデルを並べて、端末での改善度合いを定量評価します。これが確かめられれば投資判断がしやすくなりますよ。
費用対効果が出る目安はありますか。投資回収までの時間など、取締役会で聞かれたときに答えられる短いフレーズが欲しいです。
ここも3点で整理します。1）まずは小規模実証で合成データが現場精度を何％改善するかを測る。2）改善が数％以上なら、入力補助や検索改善で人件費換算の効果が見えるはずだ。3）通常は6?12カ月で初期投資回収を試算できるケースが多い、というイメージです。自信が持てる数字が出れば導入は早まりますよ。
分かりました。では一度、社内で使えそうな小さな実証実験の設計書を作っていただけますか。今日の説明はとても腑に落ちました。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは現場で使うケース一つを定めて、必要最小限の合成データと評価指標を用意しましょう。私が設計を手伝いますから、田中さんは経営判断だけしていただければ十分です。
では、私の言葉で整理します。公開LLMに工夫した頼み方をして、外に出さない形で似たデータを作らせ、それを使って端末での学習の前段階を強化する。結果が出れば投資は回せる、という理解でよろしいですね。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。では次回、その実証実験の設計を一緒に作りましょう。安心してください、できないことはない、まだ知らないだけですから。
