拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から「GPT-4で安全性の説明書みたいなのを自動で作れる」と聞いて驚いたのですが、本当ですか。うちの工場に導入する意味があるのか、投資対効果が気になります。
素晴らしい着眼点ですね！GPT-4は文章を生成する大きな言語モデルであり、安全性議論を示す図式化された表現であるGSN（Goal Structuring Notation）を理解し、ある程度の安全性ケースを生成できる可能性がありますよ。
具体的には何ができるんですか。現場の安全手順や設備の資料を入れたら、それをもとに安全の根拠をまとめてくれると助かるのですが。
大丈夫、焦らずいきましょう。要点は三つです。まず、GPT-4は与えた説明からGSN形式の要素、つまりゴールやサブゴール、証拠を文章で作れる点。次に、完全自動ではなく人のチェックが必要な点。最後に、生成のばらつきがあり再現性に注意が必要な点です。
人のチェックが残るというのは分かりましたが、現場の責任者が確認できるレベルのものは期待できますか。これって要するに人の手間を減らして、初期案を短時間で得られるということですか？
その通りですよ。初期案の生成であれば短時間でまとまった論点を提示できるため、人がゼロから作るコストを下げられます。実務ではこれを下書きとして使い、専門家が検証と補強を行うことで効率化できるんです。
導入に伴うリスクも教えてください。間違った根拠が混ざると審査で問題になりませんか。品質保証や規制対応の観点が心配です。
良い視点ですね。リスクは主に三点あります。誤情報の混入、表現の曖昧さ、それから同じ入力で結果が変わる非決定性です。だからこそ、生成物には必ず根拠の出典や検証履歴を付け、人が承認する運用を組む必要があります。
運用の話が出ましたが、現場の人間が扱えるようにするにはどうすればよいですか。ITに強くない人が使ってもミスが出ない仕組みが欲しいのです。
ここも三点です。入力テンプレートで誰でも同じ情報を入れられるようにすること、生成結果にチェックリストを自動付与して確認漏れを防ぐこと、最後に承認フローを簡潔にして責任者のサインを取りやすくすることです。これで現場運用は現実的になりますよ。
実際の精度はどの程度なんでしょうか。論文ではX線装置や車の騒音認識部品で試していると聞きましたが、うちでも同じ感触が得られるでしょうか。
実験結果では、GPT-4は「概ね妥当で中程度の正確さ」を示しています。ドメイン知識を入れてやると精度が上がり、GSNの文法を明示すると構造の整った出力が得られる傾向です。したがって、業務ドメインの情報を体系化して与えることが鍵です。
なるほど。要点を整理すると、導入の利点は初期案の高速化、欠点は誤りや非再現性のリスクで、運用でそれを補えば現場適用が可能という理解でよろしいですか。自分の言葉で言うと、AIが下書きを出して我々が検印する流れにすれば実用化できる、ということですね。
その通りですよ。素晴らしいまとめです。まず小さな領域で試験運用し、現場の負担を下げられるかを数字で確認していけば、投資対効果の判断もしやすくなります。一緒にやれば必ずできますよ。
