AIBR プレミアム
拓海先生、最近チャット型のAIが現場で使われ始めたと聞きましてね。ただ、部下から『前の話をちゃんと覚えてくれない』と困っていると。これって要するに、会話の途中で忘れちゃうってことですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。短く言うと、チャットで情報をどんどん入れていくと、新しい情報が古い情報を邪魔して性能が落ちる現象が起きるんです。
それは困りますね。現場での引き継ぎ事項や前回の仕様を忘れられたら困る。どうしてそんなことになるんでしょうか。
簡単に言うと、チャット型の大きな言語モデル（Large Language Models、LLMs）には、会話の履歴がそのまま『文脈』として流れ続けます。その流れが長くなると、新旧の情報が互いに干渉してしまうんです。
干渉ですか。例えばうちの営業メモと製造指示が混ざってしまう、みたいなことでしょうか。これって要するに、モデルのメモリが他のメモで上書きされるということ？
良い本質的な問いですね！その通りです。ここで重要なのは三点です。1) チャットはセッション内で情報を『参照』するだけで学習しているわけではない、2) 情報が長く蓄積されるほど、新しいトークンが古い情報を相殺する可能性がある、3) これを可視化して評価する基準が必要、です。
なるほど。評価基準がないと、どれくらい忘れるかも判断できませんね。現場で役立つなら、どういう検査をすればいいのですか。
分かりやすく言えば、過去の『短い物語（stories）』を順に与えて、その都度正しく答えられるかを確かめる試験を行います。これは現場だったら顧客情報や製造ルールを順番に与えて、最後に以前の条件を問うようなイメージです。
それなら現場でシミュレーションできそうです。対策はありますか。例えば古い話を要約して保存する、とか。
まさにその発想です。論文では要約よりも古いストーリーを削除してバッファを小さくした方が効果的だった例を示しました。要点は三つ。1) バッファのサイズ管理、2) 要約や圧縮の方法、3) 応答が過去の応答に影響されるかの検証、です。
投資対効果の観点からは、どれくらいの工数や運用負荷で効果が出るかが重要です。現場の運用で優先すべきは何でしょうか。
良い質問です。優先順位は三つです。一つ目は重要情報のみを残すフィルタリングの仕組み、二つ目はバッファサイズを動的に管理する運用ルール、三つ目はどの段階で人が介入して修正するかの判断基準です。導入は段階的に行えば負担は抑えられますよ。
よく分かりました。要するに、チャットAIは『会話をただ貯めるだけだと古い情報が邪魔になり得る』ので、現場では情報整理とルール作りが肝心ということですね。自分の言葉で言うと、古いメモをそのまま山積みにせず、要るものだけ残す仕組みが要る、という理解でよろしいですか。
その通りです、素晴らしい整理です！一緒に現場ルールを設計すれば、必ず成果が出せますよ。
