拓海先生、部下から『ChatGPTを現場の会話アシスタントに使える』と聞きまして、正直どう判断すべきか迷っています。複数人で話す会議でも使えますか？
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、使える場面と使えない場面があるんです。今日紹介する論文は、ChatGPTやGPT-4が『マルチパーティ会話（Multi-Party Conversations、MPC）』にどう対応するかを実証的に評価した研究です。一緒にポイントを整理していきましょう。
まず基本から教えてください。マルチパーティ会話って要するにどういう状況ですか？現場に置き換えるとどんな例でしょうか。
いい質問ですよ。マルチパーティ会話とは、複数の話者が入り混じって情報を出しあう会話です。例えば部署の定例会議や現場の指示出し、チャットのスレッドで複数人が同時に発言するような場面が該当します。ポイントは誰が誰に話しているか、話題の流れ、割り込みや伏線を追う必要がある点です。
なるほど。それで、論文ではChatGPTとGPT-4を比べたと聞きました。これって要するにChatGPTは万能ではないということ？
よい要約です！概ねそうです。論文はゼロショットでの評価を行い、ChatGPTは複数人会話の一部タスクで苦戦し、GPT-4はより有望な結果を示したと報告しています。ただし条件次第で性能は変わるため、『現場導入の適用範囲を慎重に決める』ことが重要です。要点は3つ、性能の差、発話の割り当て（誰に応答するか）、そして会話構造の明示が効く、です。
投資対効果の観点で知りたいのですが、どのくらい手を入れれば現場で使えるレベルになりますか。追加で何が必要ですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務で必要なのは三段階です。まずは目的を明確にして使うタスクを限定すること、次に発話者や宛先（addressee）などの会話構造情報をデータとして与えること、最後に人が介在する監督ループ（人による確認）を設けることです。これで誤応答リスクを抑えられますよ。
現場のオペレーションを止めないための安全策は具体的に何をすればいいですか。最初は小さく始めたいのです。
素晴らしい方針です。まずはFAQや定型応答など失敗の影響が小さい領域で試す。次にモデルが誰に向けて話すべきかを明示するメタ情報を付ける。最後に人が最終確認するフローを残す。これで段階的に信頼性を高められるんです。
これまでの話を踏まえて、まとめていただけますか。私が取締役会で説明する言葉が欲しいのです。
要点を3つでまとめます。第一に、ChatGPTはマルチパーティ会話の全課題を自動で解く万能ツールではない。第二に、会話の発話者や宛先情報などの構造を明示すると性能が向上する。第三に、初期導入は影響の小さな業務で始めて、人が最終確認する運用を取り入れる。これで説明できますよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、『まずは限定された会話業務で試し、誰に答えるかを明示して人がチェックする仕組みを作る。ChatGPTは万能ではないが、運用でカバーして効果を出せる』ということでよろしいですね。
