AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『例題をうまく使うチューニング手法』という話を聞きましてね。正直、論文だと難しすぎて、私の頭では追いつかないのです。これって要するに会社の現場での教育をAIに置き換えられる話なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫です、田中専務。要点を3つに分けて噛み砕いてお話ししますよ。まず結論としては、例（デモンストレーション）をただ見せるだけでなく、AIに『例の正しさを自分で判断させる』ことで、より正確に指示に従わせられるんですよ。
つまり、ただ良い例と悪い例を並べるだけではなく、AIに『これは正しいか、正しくないか』をクイズのように解かせるということですか。現場で言うなら、作業手順を見せて『この手順合っていますか？』と確認させる感じでしょうか。
その通りです！身近な例だと、社内マニュアルに沿って模範手順と誤った手順を示し、従業員に『どちらが正しいか』を答えさせる教育と同じ効果をAIに持たせるイメージですよ。効果は三つで、理解が深まること、誤解が減ること、応用力が上がることです。
なるほど。では導入コストや効果測定はどう考えたらよいですか。現場に新しい手順を入れると混乱するので、投資対効果を端的に示してもらえると助かります。
良い質問ですね。要点は三つです。まず初期投資は既存の指示文と例を整備する程度で済むこと。次に短期では誤答（誤った応答）削減という形で効果が見えること。最後に長期ではモデルがより正確に指示を守れるため運用負荷が下がることです。段階的に導入・評価できる仕組みにすれば現場の混乱も抑えられますよ。
なるほど、段階的に評価できるのは助かります。技術的には難しくないのですか。うちのIT担当に『今のモデルに何か追加で学習させる』と伝えるだけで済むのでしょうか。
基本的には既存の仕組みに『クイズ風の前処理』を追加するだけで、複雑な再設計は不要です。技術的には、モデルに少量の追加学習（ファインチューニング）を行うか、プロンプトの使い方を工夫するだけで十分なことが多いです。要は例を『消化させる』仕組みを作ることが肝心なんですよ。
ええと、それだと現場のデータを用意する手間がかかりますね。あと、例が間違っていたら逆効果になりませんか。誤った例を学習したら怖いなあ、と思うのですが。
その点も安心してください。むしろこの手法は『正しい例と誤った例を区別する』ことを前提にしているため、誤例が混ざっていてもモデルに自己検証させることで誤学習を抑えられます。現場データの品質を確認する運用プロセスを並行して作ればリスクは管理できますよ。
これって要するに、AIに『自分で考えさせる仕組み』を入れることで、人間がいちいちチェックしなくても誤りを減らせる、ということですね。よし、私も議事録でこれを説明できるようにまとめます。
素晴らしい着眼点ですね！その通りです。実務での導入は段階的に、小さな業務から始めて効果を示すことが肝心ですよ。田中専務、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました、要は『例を見せるだけでなく、その正誤をAIに問い直させる』ことで現場の誤りを減らし、段階的に運用に取り入れていく、ということですね。説明、ありがとうございました。
