AIBR プレミアム
拓海先生、最近長い文書をAIに読ませても肝心な中ほどの情報を見落とす話を聞きました。本当ですか、うちの設計図や報告書でも起きますか？
素晴らしい着眼点ですね！ありますよ。長い文書を扱う大規模言語モデル（LLM）は、文書の始めや終わりは得意でも、真ん中の情報を忘れがちなんです。大丈夫、一緒に仕組みと解決策を見ていきましょう。
要はAIが真ん中で見落とすってことは、人手でページをめくって探すのと似てますね。でも機械なのにどうしてですか？
良い質問ですね。簡単に言えば、モデルは入力の「目立つ場所」を優先する性質があり、先頭や末尾にある情報が強く影響します。そのため真ん中のページや段落は埋もれてしまうのです。これを「lost in the middle」と呼びますよ。
なるほど。で、その論文はどうやって対策をするのですか？うちでは導入コストが一番気になります。
この論文はR&Rという、reprompting（リプロンプティング）とin-context retrieval（ICR、インコンテキスト検索）の組み合わせを提案しています。要点は三つ、注意を繰り返す、関連箇所を先に絞る、そして二段階で答えを出す、です。投資対効果を考える経営視点で合理的な設計ですよ。
これって要するに、最初に『探して』もらってから本当に答えさせる流れに変えるということですか？
正解です！まずAIに関連するページ番号や箇所を上げさせ、そこだけで短く問い直す。これにより無駄な文脈を省き、重要な箇所を見落としにくくするのです。言い換えれば、スクリーニングしてから本命を読む流れですね。
なるほど。リプロンプティングはどう使うのですか？単に指示を繰り返すだけなら簡単ですが、本当に効果があるのですか？
リプロンプティングは文書の途中にも同じ問いや指示を置く手法です。人間で例えると、読みながら『目的はこれだ』と何度も確認する行為に相当します。論文の実験では真ん中の情報保持が改善され、単純だが効果的な方法だと示されていますよ。
コスト面ではどうでしょう。二回呼ぶからAPIの利用料が増えそうですが、実際にはどうなんですか？
良い視点です。論文の主張はR&Rがチャンク分割の精度とコストのトレードオフを和らげるという点です。ICRで該当箇所を絞れば二回目の短い呼び出しはコストを抑え、結果として全体の誤答削減と総費用の最適化が見込めます。
実際の運用で気をつける点はありますか。現場に落とす時の落とし穴を教えてください。
重要な点は三つあります。まず検索で取りこぼしを増やすと致命的になるため、ICRの閾値設計が鍵です。次にリプロンプトの頻度を上げすぎると冗長になり、コストと読みやすさを損ないます。最後に、説明責任のために取得した根拠を可視化する運用が必要です。
分かりました、これって要するに『繰り返し注意喚起して候補を先に絞り、短く確実に答えさせる』ということですね。では最後に私の言葉で説明してもいいですか。
もちろんです。どんな表現になるか楽しみです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。論文の要点は、文書の途中で見落とさせないために指示を途中に繰り返し、まず関連ページをAIに選ばせてから短い文脈で再質問することで、精度とコストのバランスを改善するということですね。
