AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「人の好みに学ばせるAIを入れよう」と言われて戸惑っています。これって投資対効果が見えにくい技術ではないですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まずは本質を押さえましょう。今回は人間の選好（preferences）から学ぶ仕組みについて、要点を3つで整理して説明しますよ。
人の選好というとアンケートの点数みたいなものですか。それとも行動履歴の方が重要なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！ここで重要なのは二つの近似です。従来は対（pairwise）で示された好みを点（pointwise）の評価に置き換え、さらに学んだ報酬モデルを政策（policy）へ一般化できると仮定していましたよ。
これって要するに、好みの比較を一旦点数に直してしまっているということですか。それで本当に現場で通用するんでしょうか。
その通りです！素晴らしい要点整理ですね。最近の研究ではその二つの近似のうち一つ、報酬モデルを学ばずに直接方策を最適化する方法（Direct Preference Optimization, DPO）も出てきましたが、それでもまだ比較を点に変える最初の近似に依存しています。
それならば両方の近似を外せれば、より現実的な運用に近づくという理解でよいですか。リスクは減るのでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。今回の枠組みはΨPOと呼ばれる新しい一般目的関数で、対比較（pairwise）をそのまま扱うことで両方の近似を回避します。要点は3つ、直接比較を使うこと、最適化手法を定式化すること、そして安定性を保証することです。
実務で言うと、これは現場の比較データをそのまま使えるということですか。データ収集や評価が簡単になりそうですね。
そのとおりです！素晴らしい視点ですね。さらに論文はΨを恒等（Identity）にすると効率的な最適化手順が得られ、理論的な性能保証といくつかの事例でDPOを上回る結果が示されていると説明していますよ。
要するに、我々の現場ではアンケートの差分やA/Bの比較をそのまま使ってAIを改善できると。投資対効果はデータを活かせれば見込みが立ちますね。
その理解で完璧ですよ。次は実際の導入設計を一緒に描きましょう。小さな実験（プロトタイプ）→評価→規模拡大の流れで進めれば、リスクを抑えつつ投資対効果を確かめられますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、今回の論文は「好みの比較をそのまま使う設計で、学習の安定性と実務適用の見通しを良くした」ということですね。まずは小さな現場で試してみます。
