AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から「LLMを使えば複雑な判断もできる」と言われて困っているのですが、本当に使えるものなんでしょうか。うちの現場に導入するとしたら、何を見ればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば導入の可否がはっきりしますよ。今日は最近注目されている研究の考え方を、要点を三つに分けて分かりやすく説明できます。
おお、まずは結論からお願いします。時間がないもので。
結論です。ある手法は、AIが考えを順に書くChain-of-Thought（CoT、逐次思考）で出てくる誤りを論理的に検証し、自分で修正しながら答えを出す仕組みです。要は「考えた結果をチェックして直す」ことで誤答や幻覚を減らせるということですよ。
それは興味深い。で、現場で使うときに気をつけるポイントは何でしょうか。コストや運用の不安が大きいのですが。
良い質問です。ポイントは三つあります。第一に、単に大きいモデルを使えば良いわけではなく、検証の仕組みが有るかで結果が変わります。第二に、現場での有効性はタスクの性質次第です。第三に、導入前に小さな検証実験（PoC）で実際の誤りの傾向を測るべきです。
これって要するに、論理で誤りを見つけて直す仕組みということ？導入すれば誤答が減って業務の信頼性が上がるという理解でいいですか。
その理解でほぼ合っていますよ。補足すると、完璧に誤りが無くなるわけではないですが、特に多段の論理を要する問題での性能改善が期待できます。導入は段階的に、まずは高リスクでない領域から試すと良いです。
具体的にはどんな場面で効くんですか。うちの品質管理や受注判定に使えるでしょうか。
品質管理のルールが明確で、因果関係や計算が絡む場面では効果が出やすいです。受注判定のように経験則や暗黙知が強い領域では、まず現場のバリエーションをモデルに学習させる必要があります。やり方次第で期待値は上がりますよ。
わかりました。では最後に、今の説明を私の言葉でまとめてもいいですか。
ぜひお願いします。自分の言葉で整理すると理解が深まりますよ。
つまり、AIが順に考えたプロセスを論理的に検証して間違いを見つけ、自己修正する仕組みを入れると、特に複数の段階を踏む判断で誤答が減りやすい。まずは小さく試して効果とコストを確かめる、という理解で合っていますか。
