拓海先生、最近部下に『LLMを評価に使える』って話を聞いて戸惑ってます。これって要するに、AIにAIの出来を判定させるってことですか？現場に導入しても本当に効果があるのか不安なんです。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、分かりやすく説明しますよ。まず結論だけ先にお伝えすると、LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）をうまく問いかけることで、人間の曖昧さを減らした『説明可能な評価』ができる可能性があるんです。
説明可能って言われると良さそうですが、投資対効果の観点で聞くと、具体的に何が良くなりますか。人手を減らせるのか、誤評価が減るのか、その辺が気になります。
いい質問ですよ。端的に言うと要点は三つです。第一に人間の参照要約（ゴールド要約）への依存を減らせるため、評価作業のコストとバイアスを下げられること。第二にLLMが理由や説明を生成できるので、結果の裏付けが得られやすいこと。第三にゼロショットや少数例（few-shot）のプロンプト設計で運用柔軟性があること、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。これって要するに、人が作った基準に頼らずに、AIが『納得できる理由』をつけて評価してくれるから信頼できる、ということですか？ただ、それだとAI同士で相互にいいあってるだけではないですか。
鋭い視点ですね！完全にAI任せにするわけではなく、LLMに与えるプロンプト（問いかけ）を明確に設計することで、『何をもって良いとするか』を可視化できますよ。言い換えれば、評価基準そのものをプロンプトで定義して、LLMに基準に沿って点数と説明を出させるイメージです。ですから人の判断軸をプロンプト化しておけば、現場でも使いやすいです。
そのプロンプトの設計が肝心というわけですね。実務ではどうテストすればいいですか。現場の部下が混乱しないか、社内で受け入れられるかを見極めたいのです。
その点も整理できますよ。まず小さな評価セットでゼロショット（訓練なしで問いかける手法）と少数例（few-shot）を試して、LLMの出力と人の評価の相関（Kendall相関など）を確認するのが良いです。次にLLMが示す理由の妥当性をサンプルレビューでチェックし、必要ならプロンプトを改良します。最後に運用上のコストと精度を踏まえて導入範囲を段階的に広げると現場も納得しやすいです。大丈夫、段階を踏めばできますよ。
具体的な数値目標があると説得しやすい。先生の説明だと、どの程度の相関が出れば実用的と判断するべきですか？そして少数例よりゼロショットの方が良い場合があるという話は本当ですか。
よい経営的視点ですね。研究ではゼロショットのプロンプトでKendall相関が0.477という結果が出た例があります。これは人間の評価と中程度の一致を示す数値で、ここからプロンプトを磨いて改善する余地があると判断できます。少数例が常に有利とは限らず、与える例の質や量次第で逆に誤誘導することもあるため、検証が必須です。大丈夫、検証フローをきちんと設計すれば運用可能ですよ。
分かりました、これって要するに『まずは小さく試して、LLMに明確な採点基準を与え、出てきた理由を人がチェックする』という運用が現実的だということですね。では僕の言葉でまとめさせてください。
ぜひお願いします。整理して自分の言葉にするのは理解を深める最高の方法ですよ。三点にまとめて言っていただけると嬉しいです。
はい。僕の理解では一つ、LLMを評価に使えば人手とバイアスを減らせる。二つ、評価の基準をプロンプトで明確にしてLLMに理由を出させることで説明性が得られる。三つ、まずは小規模でゼロショットと少数例を比較して、Kendall相関などの指標で人の評価と照らし合わせる、ということです。これで会議で説明できます。
