AIBR プレミアム
拓海先生、最近『言語モデルで人間並みの予測が可能になる』という話を耳にしました。わが社も将来リスクを予測して投資判断に活かしたいのですが、要するに何ができるようになるんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、一緒に見ていけば必ずわかりますよ。結論から言うと、最近の言語モデルは競争的な人間の予測集団と同等レベル、あるいは一部ではそれを上回る予測が出せるようになってきていますよ。
それはすごい。しかし、現場に入れてすぐに使えるんですか。投資対効果や信頼性が心配でして、現場の者は「結局人の勘が一番」と言いそうなんです。
いい質問です。要点は3つですよ。1つ目はコスト効率、2つ目は情報の広さ、3つ目は説明可能性です。特に今回の研究では検索（retrieval）で外部情報を自動で引いてくる仕組みを組み合わせ、モデルの判断材料を増やしているので、使い方次第で現場の補助にかなり寄与できますよ。
検索を自動で引くというのは要するにウェブを勝手に調べてきて結論を出す、ということでしょうか。それなら誤情報が入る恐れはないですか。
その通りの心配は正当です。だからこそ今回のアプローチは『retrieval-augmented language model』、つまり検索で得た文献や記事を元にモデルが根拠付きで予測を作る仕組みになっているんです。根拠が見えることで、現場の人も判断の裏付けとして使えますよ。
それならば現場への導入手順はどうなるんですか。小さく始めて評価して投資判断に使う、という流れを考えていますが。
実務導入は段階的が鉄則です。まずは限定された質問セットで並列的にモデルの予測と現場の判断を比較するフェーズを置く。次に、Brierスコア（Brier score）という予測の精度指標で客観評価を行い、効果が確認できれば現場ルールに組み込んでいくとよいですよ。
なるほど。これって要するに、小さく試して数値で比べ、信頼できればシステムを補助に使うということ？
まさにそのとおりです。追加で押さえるべきポイントを3つにまとめると、1) データと質問の定義を厳密にする、2) 根拠を人が検証できる形で出力させる、3) 定期的にモデル性能を再評価する。これらを実務運用に組み込めば現場の不安は大幅に減りますよ。
分かりました。試す価値はあると感じました。最後に、私が会議で説明する際の簡単な言葉を教えてください。
いいですね。会議向けの短いフレーズを3つ用意します。1つ目はモデルは『広く浅い情報を速く集められるツール』である、2つ目は『仮説検証を高速化する補助』として使う、3つ目は『数値で効果を評価してから本格導入』する、です。大丈夫、一緒に準備すれば必ず使えますよ。
分かりました。私の言葉でまとめると、まずは限定された課題でAIの予測と人の判断を並べ、数値（Brierスコア等）で比較して効果が出れば業務の補助として導入する、ということでよろしいですね。
