大規模言語モデルは体系的レビューで人間を置き換えられるか？

（CAN LARGE LANGUAGE MODELS REPLACE HUMANS IN THE SYSTEMATIC REVIEW PROCESS?）

田中専務

拓海先生、最近部下から「GPT-4で文献レビューを自動化できます」と聞いたのですが、本当に人を置き換えられるものなのでしょうか。時間もコストも抑えたいのですが、信頼できるのか不安です。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、現時点ではGPT-4が完全に人間を置き換えることは難しいですが、作業の一部を大幅に支援できる可能性がありますよ。まずは何を期待し、何を期待しないかを整理しましょう。

田中専務

要は、コストが下がって速くなるなら導入したいが、肝心の精度や見逃しのリスクが心配です。これって要するに「速いが完全ではない」という話ですか？

AIメンター拓海

その通りです。大事な点を三つに整理します。第一に、GPT-4はタイトルや要旨の一次ふるい分けで効率化が見込めます。第二に、全文精査や重要なデータ抽出では人の監査が必要です。第三に、多言語やグレー文献への扱いは場面によって強みと弱みが混在します。一緒にやれば必ずできますよ。

田中専務

それは場面ごとに使い分けろということですね。具体的にはどの工程を任せられるのか、逆にどこで人を残すべきか、経営判断で知っておくべき指標は何でしょうか。

AIメンター拓海

分かりました。経営視点では三つのKPIを意識すると良いです。時間短縮（どれだけレビュー時間が減るか）、見逃し率（重要論文を逃していないか）、運用コスト（ツールと監査の合計費用）です。これらを基に段階的導入を検討しましょう。

田中専務

なるほど。多言語やグレー文献という話もありましたが、具体的にそれはどういう意味でしょうか。うちの製造現場の報告書や海外の白書も対象になるので気になります。

AIメンター拓海

端的に言えば、GPT-4は学習データに偏りがあり、公開されやすいグレー文献や多言語データに強い場面がある一方で、英語の学術誌の全文を厳密に評価する場面では性能が劣ることが分かっています。だから現場の報告書は助けになる可能性があるが、査読論文の精査は注意が必要です。

田中専務

それを踏まえて投資対効果をどう判断すればよいですか。初期コストをかけても効果が出るケースと出ないケースの見分け方を教えてください。

AIメンター拓海

良い質問です。導入効果が出やすいのは、レビュー対象が大量でルール化しやすい領域です。逆に少数かつ専門判断が頻出する領域では人の比率を高めるべきです。まずはパイロットで2割程度をGPT-4で処理し、見逃し率と時間短縮を測定しましょう。進め方を一緒に設計できますよ。

田中専務

分かりました。最後に、要点を私の言葉で整理させてください。GPT-4は早く大量の文献を一次選別できるが、重要な見落としを防ぐための人によるチェックと、分野や言語による得手不得手の検証が必要、そしてまずは小さく試して指標で判断する、という理解で合っていますか。

AIメンター拓海

まさにその通りですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできます。次は実際のサンプルでパイロット設計をしましょう。