AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「LLM（大規模言語モデル）を仕事に使うべきだ」と言われて困っているのですが、そもそも質問の出し方で結果が変わると聞きました。これって要するに何が問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に考えましょう。端的に言うと、人間とLLMでは「問いを解釈する枠組み」が違うため、同じ質問でも期待した答えが返らないことがあるんです。今回はそれを解消する手法を分かりやすく説明できますよ。
なるほど。では具体的にどうすればモデルが誤解しないで済むのでしょうか。投資対効果の観点から教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つだけ覚えてください。第一に、モデルに「自分で問いを言い換えさせる」ことで誤解を減らせる。第二に、その言い換えと回答を同時に生成させることで効率が上がる。第三に、この方法は学習や追加の訓練を必要とせず、すぐに試せるのです。投資は比較的小さく、効果は現場改善で実感しやすいですよ。
言い換えさせる、ですか。例えば現場でよくある「納期はいつになるか？」という問いをモデルが勘違いするとどうなるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！身近な例で言えば、納期の問いに対してモデルは「最短納期」や「見込み納期」など複数の解釈を勝手に選ぶことがあります。そこでモデルに「この問いはこういう意味ですか」と自分で整理させ、明示的な前提を与えた上で回答させると、現場で使える答えが得られやすくなりますよ。
それは便利ですね。ただ、現場の班長が毎回プロンプトを工夫するのは難しい。運用面での負担が心配です。
素晴らしい着眼点ですね！運用面ではテンプレート化が有効です。現場向けに「Rephrase and Respond」型のテンプレートを一つ用意すれば、班長は問いをそのまま入力するだけでモデルが自動で言い換えと回答を出すため、負担を大幅に減らせます。短期的な導入コストは低く、教育も1回の説明で済みますよ。
セキュリティや誤回答のリスクはどうでしょうか。機密データを含む質問をしても安全ですか。
素晴らしい着眼点ですね！重要なのは二段構えです。まずは機密情報を除外するための入力フィルタを運用で徹底すること、次にモデルの出力を人が検証するワークフローを残すことです。これで誤用と誤回答のリスクは現実的に管理可能になります。
これって要するに、モデルに「まず問いを直してもらってから答えさせる」テンプレートを回せば、現場の判断が早く正確になるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で正しいです。現場の問いをモデルが自動で整理してくれるため、解釈のムラが減り、回答が経営判断で使いやすくなるのです。運用はテンプレート＋検証体制で十分に回せますよ。
分かりました。まずは小さく試して効果を出し、問題なければ横展開する。それで現場の負担は増えずに済むと理解しました。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずはパイロットで三つの問いを選び、テンプレートを作って現場で回してみましょう。短いサイクルで検証→改善を繰り返せば、投資対効果は早期に見えてきますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、まずモデルに「問いを明確化」してもらってから答えを出す運用にして、小規模で試験的に導入する。効果が出れば順次広げる、という流れで進めます。
