拓海先生、最近部下が「LLMを使って工数（ストーリーポイント）を出せるらしい」と言い出して困ってます。正直、何が本当で何が誇大広告なのか見極められません。これって要するに導入したら現場の見積もりが自動化できるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、順を追って整理しましょう。今回扱う論文は、大きな言語モデル（Large Language Model、LLM）に少数の例を与えて見積りさせる際、どの例を何個使うかを探索的に最適化する手法を示しています。要点は三つに絞れますよ：効果的なショット選定、探索的最適化の適用、そして実データでの有意な改善です。
なるほど。でも現場は「例をたくさん見せれば良い」と思っているようです。論文はその常識をどう考えているのですか？
素晴らしい問いです！実は、たくさん見せれば良いわけではないんです。プロンプトの長さ制限やコスト、そしてノイズの問題があるため、少数の例（few-shot learning）を賢く選ぶ必要があります。論文では Search-Based Software Engineering（SBSE：探索ベースのソフトウェア工学）手法を使い、限られたショットの組合せを最適化しています。
SBSEって聞き慣れません。要するにアルゴリズムが体感的に良い例を探してくれるということですか？投資対効果はどう見れば良いですか？
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えば、SBSEは『良い事例の組み合わせを探索して得る』自動化の手法です。投資対効果は、（1）プロンプト作成と探索にかかる初期コスト、（2）推論コストの増減、（3）見積精度改善によるプロジェクト管理上のメリット、の三点を比較すれば見えてきます。論文は精度改善を具体的数値で示しており、決定材料になりますよ。
具体的な効果の数字はどれくらいなんですか？現場に説明するときの根拠が欲しいのです。
良い点を突かれました！論文の予備結果では、SBSEを使ってショットを最適化することで、平均絶対誤差（Mean Absolute Error）ベースで約59%の改善を確認しています。これはゼロショット（例を与えない場合）と比較した差であり、現場での誤差低減が期待できます。ただしデータセット依存なので、貴社のタスクで検証する必要がありますよ。
なるほど、検証が必要という点は納得です。最後に、現場で試す際の優先アクションを三つに絞って教えてください。
素晴らしい決断です！優先アクションは三つです：一、代表的な過去のユーザーストーリーを選び小さな検証データセットを作ること。二、SBSEでショットの組合せを探索し、LLMに与える少数例を最適化すること。三、実運用に移す前に費用対効果（コスト・精度・運用負荷）を試算すること。これだけ押さえれば初動リスクは抑えられますよ。
分かりました。要するに、たくさん見せればいいわけではなく、賢く少数の例を選んでLLMに学習させれば見積り精度が上がるということですね。私の言葉で説明すると、まず小さく試して効果を測り、費用対効果で判断する、という流れで良いですか？
その通りですよ、田中専務！まさにご説明の通りで、段階的に進めれば大きな失敗は避けられます。一緒に進めれば必ずできますよ。
