AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「生成系AIは出典を示すが、その出典が本当に回答を支えているか確認できるかが重要だ」と言われました。要するに、AIの答えが引用している根拠と一致しているかを機械的にチェックできるかの話だと聞いていますが、これってどの程度難しい話なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。まず結論だけ言うと、自動で「帰属（attribution）」を正確に評価するのはまだ非常に難しいんです。理由を三つに分けて説明しますね：データのばらつき、評価基準の統一性、モデルの微細な理解力不足、です。
データのばらつき、ですか。それは現場の資料が統一されていない、という話と同じですか。現場でよくある「Aと言っているがBの部分で補完している」とか、長いページ全体に証拠が散らばっているようなケースですか。
その通りです。実務で言えば、証拠が帳票の一カ所に明確に書かれているか、複数のページや表に分散しているかの差です。人間でもページ全体を見て判断する場合と短い抜粋だけで判断する場合とでは結果が違います。だからまずは「評価に使う証拠の切り分け」を統一する必要がありますよ。
評価基準の統一性というのは、端的に言えば正しい/誤りのラベリングをどう統一するか、ということですか。例えば「部分的にサポートされる」を許容するかどうか、ですね。
そうです。ここでよく出る専門用語を一つ。LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）というのは大量の文章を学習して言葉を生成するモデルのことです。人間の判断であれば曖昧さを許容できても、機械に同じ基準を持たせるには「ラベルの定義」を厳密にする必要があります。要するにルールを作る段階で労力がかかるのです。
これって要するに、自動で出力の根拠が全部示されているか厳密に判定するシステムを作るのは、今のところ簡単ではないということですか。
その通りですよ、田中専務。もう少し噛み砕くと、研究者たちはAttributionBenchという統一ベンチマークを作って、複数の既存データセットをまとめて比較できるようにしました。ポイントは三つ、ベンチマークの統合、既存手法の横並び評価、詳細なエラー分析です。これにより何が難しいかを客観的に示したのです。
それは分かりやすい。で、うちの会社で実務に入れるとしたら、どこから始めるのが費用対効果がいいですか。人海戦術で正解を作ってからモデル化するか、まずモデルで試して人が手直しするか、どちらが現実的でしょう。
素晴らしい経営目線ですね！投資対効果を考えるなら三段階で進めるのが良いです。第一に、評価する「証拠の粒度」を明確にして、短い抜粋だけで判断できるケースを洗い出す。第二に、その短いケースで人手でラベリングを行い、簡単な自動器を試す。第三に、人の評価が必要な難しいケースを切り分けて後回しにする。こうすれば初期コストを抑えつつ価値を出せるんです。
なるほど。要は全部を一度に自動化しようとすると失敗するが、まずは判定が明確で手間が少ない領域から機械化すれば費用対効果が取れるということですね。
まさにそのとおりです。最後に要点を三つにまとめますね。第一、AttributionBenchは複数データを統合した比較基盤であること。第二、現状の最先端モデルでも細部まで正確に評価するのは難しいこと。第三、実務導入は段階的に進めるのが現実的であること。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、AttributionBenchは「どこまで機械に任せられるかを公平に比べるための共通の試験場」で、今はまだ機械は細かい根拠の一致まで信用できないから、まずは範囲を絞って機械化し、難しいケースは人が確認する運用から始める、ということですね。
