拓海先生、最近うちの若手が『AIが要約してくれた』って言うんですけど、全部鵜呑みにしていいんでしょうか。投資する前に正確さが心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点は三つだけ押さえれば導入で失敗しませんよ。まず、AIの『幻覚（hallucination）』が何か。次に、それをどう見つけるか。最後に、検出を要約に組み込むと何が変わるかです。
幻覚って、要するにAIが『ウソ』をつくってしまうことですか？それとも勘違いみたいなものですか。
どちらも近いです。簡単に言えば、事実と異なる情報を「自信を持って生成してしまう」現象です。例えるなら、見積書に根拠のない数値が勝手に入っているようなものですね。まずは検出が大事です。
検出というのは要するに、どの部分が怪しいかをAI自身や別の仕組みが指摘してくれる、ということですか。
そうです。今回の研究は要約の『単語レベル（token-level）』で怪しい箇所をタグ付けする方法を示しています。つまり、どの語が事実に基づいていないかを細かく示せるようにするのです。これがあれば現場での確認が格段に楽になりますよ。
なるほど。で、それをうちの業務にどう組み込むのが現実的でしょうか。コストと効果の話が一番気になります。
大丈夫です。要点は三つで説明しますね。第一に、最初は人の確認を残す仕組みで始める。第二に、怪しい箇所を色付けして提示するUIにする。第三に、現場のフィードバックをデータとして回収する。これで初期コストを抑えつつ運用で精度を上げられるんですよ。
それは実務的で良いですね。ただ、技術的にはどうやって『どの語が問題か』を決めるんですか。AIがまた間違って指摘することはありませんか。
良い質問です。研究では人手でラベル付けしたデータセットを作り、要約と元の対話を入力にして各トークンに『忠実度（faithfulness）』タグを付与するモデルを訓練しています。つまり、まずは教師あり学習で基準を作るのです。完璧ではないが、精度は上がりますよ。
なるほど、最初は『人がチェックできるかたち』にして精度を上げる、と。これって要するに、AIが出した答えの『信頼スコア』を見ながら使えばいい、ということですか。
その通りです。信頼できる箇所だけを即時活用し、低信頼箇所は人が確認する。これを繰り返すことでシステムは改善します。経営判断で重要なのは、リスクを完全にゼロにすることではなく、コスト対効果を見ながらリスクを管理することですよ。
分かりました。今日はよく理解できました。まとめると、要約の各語に『信用できるかどうか』のタグを付けて、まずは人が確認しながら運用して精度を上げる。うちでも試せそうです。
素晴らしいまとめですね！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次回は実際の導入フローを具体的に設計しましょう。
