拓海さん、最近部下が『大きな言語モデルでデータ前処理を自動化できる』って言うんです。うちのデータは古くてばらばらだから、期待はありますが本当ですか？
素晴らしい着眼点ですね！その研究は確かに、データ前処理を人手でやる負担を減らす可能性がありますよ。要点は三つです。まず、LLMで前処理を学ばせることでルール化しにくい変換も扱えること。次に、ローカルで運用できるモデル設計でデータを守れること。最後に、説明文を出せるので現場で納得しやすいことです。大丈夫、一緒に整理していきましょう。
それは魅力的です。ただ、うちの現場はデータが散らばっていて、外部APIに送るのはセキュリティ的に無理です。ローカルで動くってことは要するに社内のマシンだけで完結するということですか？
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。ここでのポイントは三点。ローカル運用はデータをクラウドへ送らず社内GPUで推論できること。モデルサイズを7Bから13Bに抑えることで必要なハードを廉価にすること。最後に、社内で再調整（fine-tune）できるため業務に合わせやすいことです。一緒に実現可能なロードマップを描けますよ。
分かりました。では現場導入の観点で、正しく処理できたかをどう確認するのですか。モデルが妙な変換をしてしまったら現場は混乱します。
素晴らしい着眼点ですね！検証は二重で行います。まず、既知の正解がある検証データセットで精度を測ること。次に、モデルが出力する理由や説明文を人が確認することで誤変換を防ぐことです。最後に、段階的導入で一部業務から徐々に適用し、問題が出たらすぐ戻せる運用を作ります。大丈夫、一緒に設計できますよ。
なるほど。投資対効果の話をしますと、GPUを買う費用や調整する人的コストが必要ですよね。これって要するに短期的にはコストがかかるが中長期で工数削減になるということ？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。要点は三つで整理します。初期投資はハードと人件費が中心であること。運用後はデータ担当者の手戻りが減り、品質向上で二次コストも下がること。最後に、ローカルモデルは継続的なチューニングで価値が増すことです。段階的に効果試算を作れば経営判断しやすくなりますよ。
実務では、うちの業務用語やルールが特殊です。既存のモデルで対応できますか。それともデータを社内で教材にして学習させる必要がありますか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文の強みは、業務固有の知識を『指示チューニング』でモデルに注入する点です。外部で作られた一般知識をベースにしつつ、社内のルールを追加データとして学習させることで特殊語や処理ルールに適応させられます。最小限の社内データで効果を出す手順も提案されていますよ。
分かりました。最後に私がチームに説明するときに使える短いまとめを教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！短く三点でまとめます。ローカルで稼働する大規模言語モデルを使って、データ前処理の自動化と説明性を両立できること。初期投資はあるが運用で工数と品質を改善できること。社内ルールを教え込めば特殊業務にも対応できること。大丈夫、一緒に提案資料を作りましょう。
分かりました。自分の言葉で言うと、Jellyfishは『社内で安全に動く頭のいい前処理ロボット』みたいなもので、最初に投資は必要だが現場負担が減り、社内ルールを教えればうちでも使える、ということですね。
