拓海先生、最近社内で『大規模言語モデルを業務に合わせて調整する』という話が出てきましてね。正直、ChatGPTみたいなものをうちの現場にどう活かせばよいのか、さっぱり見当がつかないのです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って整理すれば必ず使えるようになりますよ。まず結論を三つで示すと、(1)会話の流れを業務向けに合わせる、(2)現場の専門知識をモデルに入れる、(3)企業の礼節や方針といったソフトスキルを反映する、の三点でカスタマイズするのが肝心です。
ほう、それは分かりやすい。ただ、具体的にどうやって『会話の流れを業務向けに合わせる』のですか。現場では言い回しとか段取りが違いますから、その差を埋めるのが肝だと思うのですが。
いい質問です。会話の流れを合わせるとは、顧客対応の典型的な手順や社内の確認フローをモデルに覚えさせることです。例えるなら、新人にマニュアルを丸暗記させる代わりに、よくある質問と適切な応答例を多数学習させて『反応のクセ』を作るイメージですよ。
なるほど。で、投資対効果の観点ではどう評価すればよいですか。導入費用と現場での効果を数字で比較したいのですが、目安はありますか。
大丈夫、評価は三つの軸で考えると分かりやすいですよ。第一は時間削減、第二は品質の均一化、第三はスケールのしやすさです。PoC（概念実証）では、まず人手のやり取りがボトルネックになっている業務を選び、作業時間とミス率の変化を定量化するのが定石です。
これって要するに、モデルにうちの『やり方』を覚えさせて、人がやるべき判断は人に残す、機械はルーチンを速く正確にやるようにするということですか？
その通りです！要するに、役割分担を明確にするカスタマイズです。さらに言えば、業務固有の知識はデータで補強し、企業文化や対応方針は応答のトーンや選択肢に組み込むことで、実務に使えるモデルに仕立てられるんです。
現場データを使うと個人情報や機密の問題が出ますよね。うちの顧客情報や設計情報を学習に使っても大丈夫なのか、そこも心配です。
重要な懸念ですね。機密性は設計段階で対処します。データは匿名化・集約し、モデル訓練は社内閉域環境か許可したクラウド環境で行います。加えて、出力監査ルールを作って人のレビューを必須にすることでリスクを小さくできますよ。
では、実際に手を動かす最初の一歩は何をすれば良いのでしょう。現場が忙しくてデータ準備に人を割けないのですが。
まずは小さなPoCで勝ち筋を作るのが安心ですよ。例えば顧客問い合わせの代表的な50件を選び、正しい応答とNG応答を用意する。それをモデルに学習させ、担当者が確認するワークフローを作る。これだけでも効果は実感できますし、現場の負担は限定的です。
分かりました。最後に、自分の理解を整理してよろしいですか。私の言葉で言うと、『モデルに標準的な応答と会社のやり方を学ばせ、まずは小さな業務で試して効果と安全性を確かめる』という流れで進める、ということで間違いないでしょうか。
その通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。最初は小さく、安全を確保して成果を示し、徐々にスケールしていきましょう。
では、私の言葉でまとめます。『会話の流れと専門知識、会社の方針をモデルに組み込み、まずは代表例で試して改善しながら広げる』。ありがとうございました、拓海先生。
