AIBR プレミアム
拓海さん、最近また難しそうな論文が出てきてますね。うちの若手が「チェイン・オブ・ソートが有効です」と言ってきて、正直何が変わるのか聞いてもらえますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、この論文は大きく言って「AIに考えさせる際の評価方法」を変え、誤った評価に引っ張られにくくする手法を提案していますよ。
うーん、評価方法を変えるって、つまり現場での判断が早くなるとか、コストが下がるとか、そういうことになるんでしょうか。
大丈夫、一緒に整理しましょう。ポイントは三つです。一、評価のノイズに強くなる。一、誤った候補に引きずられにくくなる。一、結果として安定して良い中間解を見つけやすくなるのです。
評価のノイズというのは、要するにAIが自分の出した案を正しく点数化できないこと、という理解で合ってますか。
その理解で大丈夫ですよ。AI、特に大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs 大規模言語モデル）は単独で絶対の点数を付けるのが苦手なことがあります。顔写真をAとBで比較すると正しく選べるのに、一点ずつの満点評価はブレる、そんなイメージです。
これって要するに、点数を付けるよりも二者択一で比較した方がAIは得意だ、ということですか。
正にその通りです！この論文はPairwise Comparison（ペアワイズ・コンパリソン、二者比較）を中心に据え、複数の中間思考をランダムに組にして『どちらが良いか』を繰り返し尋ねることで有望な候補を絞る手法を示しています。
現場に入れるとしたら、どんな場面で効果が出やすいですか。生産計画とか品質トラブルの原因探索とか、想像しやすい事例を教えてください。
良い質問です。応用場面としては、原因候補が多数ある問題の探索、例えば不具合原因の候補列挙と優先順位付け、複数手順から最も可能性の高い手順探索、あるいは設計案の中で実現性の高い中間案の選定などが挙げられます。比較で選べるので現場の判断と親和性が高いのです。
なるほど。しかし投資対効果の話が気になります。比較を何度もやるならAPIコストや工数がかかりませんか。
その懸念は最もなご指摘です。投資対効果の観点では、導入初期は比較数を抑えて試験運用し、費用対効果の高い問い合わせや意思決定フローに限定的に適用することが勧められます。要点は三つ、段階導入、比較回数の管理、人間による結果のレビューです。
わかりました。最後に一つ確認ですが、今の話を私の言葉でまとめると、「AIの点数付けはぶれやすいから、二者比較を繰り返して勝ち残らせることで、現実的で有望な案を見つけやすくする手法」――こう言っても差し支えありませんか。
その言い方で完璧ですよ、田中専務。それで合っています。大丈夫、一緒に進めれば必ずできるんです。
