AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から『ナレッジグラフを作ると業務がよくなる』と言われているのですが、正直ピンと来ておりません。AIの論文で『LLM支援で効率化できる』とありましたが、要するに投資に見合う効果があるという話ですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、要点を分かりやすくお伝えしますよ。まず結論だけ先に言うと、この研究は『大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）を使えば、オントロジーとナレッジグラフ（Knowledge Graphs、KGs）構築の手間を減らせる可能性がある』と示しているんです。
LLMって確か『大規模言語モデル』ですね。で、それがどうやって我々の業務に効くのか、もう少し具体的に教えてください。導入の手間と効果が見合うかが知りたいのです。
いい質問です。論文のポイントを3つでまとめると、1) 要件定義で使うCompetency Questions（CQs、コンピテンシー・クエスチョン）をLLMが支援できる、2) 非構造化データを構造化する際の自動化が進む、3) ただし人間のチェック（human-in-the-loop）は依然必須、ということですよ。
それは、設計段階でのヒアリングや専門家の負担を減らせるということですか。現場の知らない言葉を整理してくれるのなら魅力的です。ただ、誤りが入ると困るので精度が気になります。
その不安、的を射ていますよ。論文では『judge LLM』という仕組みを作り、生成された要素を別のLLMが評価するという手順を入れていました。これは二重チェックのイメージで、まず案を出すAI、次にその案を評価するAIを組み合わせることで誤りを減らす試みです。
なるほど。これって要するに、人が最初から全部やるのをやめて、AIに下ごしらえを任せて人が最終確認をする、ということですか。
まさにその通りです！素晴らしい要約です。負荷の高いルーティン作業をAIに任せ、人は判断や微調整、現場知識の反映に集中する。それにより総工数は下がり、品質は人の目で担保できるんです。
投資対効果はどの段階で出るのでしょうか。最初の設計フェーズでの時間短縮が見込めるなら、導入に踏み切る判断がしやすいのですが。
ROIの議論は重要です。論文はまず設計と要件定義（Competency Questions、CQs）の段階で大きな効率化が見込めると述べています。CQsとは『この知識グラフで何を答えたいか』を問う設計質問であり、ここを素早く作れると下流の作業がぐっと楽になるんです。
分かりました。現場の帳票や仕様書を整理して『この質問に答えられるか』を決める作業ですね。最後に一つ。現場の熟練者がいない分野でLLMだけに任せるのは危険ではないですか。
その懸念はまさに論文でも指摘されています。LLMは汎用知識には強いが、局所の専門知識や最新の測定値などは誤る可能性がある。だからこそ『human-in-the-loop（人が介在するワークフロー）』で、現場の確認やデータの補完を組み合わせるべきだと結論づけています。
分かりました。では最後に私の理解を整理します。要するに、LLMを使うと設計段階のヒアリングと整理を速くできて、二重チェックを組めば精度も担保できる。現場の最終判断は人が行い、リスク管理をする体制を作れば現実的だ、ということですね。
素晴らしいまとめです！その理解で現場の負担を下げつつ、投資対効果を検証するパイロットが打てますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますから。
