拓海先生、お忙しいところすみません。最近、社内で『複数のAIが連携して仕事をする仕組み』の話が出まして、肝心の整合性のとり方がわからないと聞いております。これって要するに現場でAI同士が喧嘩しないようにする技術の話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。複合AIシステムとは、複数のAI部品が協調して仕事をする仕組みで、たとえば大規模言語モデルと画像生成モデルが連携して成果物を作る場合が当てはまります。今回の研究は、その『システム全体が望ましい出力を出すように調整する方法』を提案しているんです。
なるほど。しかし個々のAIは別々に訓練されていますよね。全体を一気に調整するとなると、技術的には何が難しいのですか。
良い質問です。専門用語を使わずに言うと、問題は二点あります。第一に、部品同士のやりとりが『微分できない』ため、普通の学習（勾配法）が効きにくい点。第二に、システム全体の好み（システムレベルの好み）を部品ごとの目標に分解できない点です。要点を3つにまとめると、構造の可視化、好みの定式化、そして連携的な最適化です。
構造の可視化、ですか。現場で言えば組織図を描くようなことですか。これって要するにAIの仕事の流れを図にして見える化するということ？
その通りです！研究ではDirected Acyclic Graph（DAG）（Directed Acyclic Graph、DAG＝有向非巡回グラフ）という図を使って部品とデータの流れを明確にします。組織図に似ていますが、誰が誰に渡すデータか、どの順序で処理が進むかを数学的に表現するイメージです。これにより『どこが原因で不整合が起きるか』を特定しやすくします。
では、システムとしての好みはどうやって定義するのですか。経営判断で言えば品質重視かコスト重視かの選択に似ている気がしますが。
まさにその比喩が効きます。研究ではDirect Preference Optimization（DPO）（Direct Preference Optimization、DPO＝直接的選好最適化）をシステムレベルに拡張して、ユーザーや事業側の『好み（preferences）』を損失関数に組み込みます。これにより、品質重視やコスト重視といった経営の価値観を学習の目標に反映できます。
なるほど。で、具体的にうちの現場で使えるのかどうかが肝心です。導入コストや効果はどの程度見込めますか。
大丈夫、一緒に見ていけば必ずできますよ。論文の検証では、特に言語モデル（Large Language Model、LLM＝大規模言語モデル）と画像生成（diffusion model＝拡散モデル）を組ませた例で、システム全体の成功率が上がったと報告しています。つまり初期投資は必要だが、複雑タスクの正確性や一貫性が改善される効果が期待できます。要点を3つで言うと、可視化して重点を絞る、好みを明文化する、部分ではなく全体を最適化することです。
これって要するに、部品ごとのベストを追うのではなく、会社として欲しい出力を最優先にしてAIを調整するということですね。私の理解で合っていますか。
その通りです！端的に言えば『会社としての望ましい結果』を起点にAIたちを整える考え方で、現場の混乱を減らし意思決定を一貫させます。導入の実際は段階的に行い、まずは重要なワークフローだけをDAG化してSysDPOを試すことがおすすめです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。では、自分の言葉でまとめます。複数のAIが連携する時は全体の目標を先に決めて、その目標に合わせて部品を調整する。まず図にして流れを可視化し、会社の『好み』を数値化して学習に組み込む。段階的導入で効果を確かめながら進める、ということですね。
