拓海先生、お時間よろしいでしょうか。部下に「LLMを入れれば検索や応答は全部自動化できる」と言われまして、少し本質が知りたいのです。例えば、ある事実を学ばせたら逆に質問しても答えられるはずではないのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、要点を三つで説明しますよ。結論は「学習した順序情報を逆にしても答えない場合がある」という点です。もっと平たく言えば、教えた言い方を反転させても同じように振る舞わないことがあるのです。
これって要するに、我々が台帳に「AはBだ」と記録しても、別の窓口で「Bは誰だ？」と聞かれて同じ答えが返ってこないことがある、ということでしょうか。
はい、まさにその感覚で合っていますよ。技術用語ではこの現象を’Reversal Curse’（逆転の呪い）と言います。要点を三つにまとめると、1) 学習は人間の説明の形に強く依存する、2) 逆向きの問いに一般化しにくい、3) 運用上は設計の工夫が必要、です。
運用で気をつけるべき点とは具体的に何でしょうか。現場のオペレーションや投資対効果をどう評価したら良いのか、教えてください。
よい質問です。運用面では、まず期待する問いの形式を洗い出し、それに合わせて学習データやプロンプト設計を行うことが重要です。次に、逆向きの問いにも答えられるようなデータ補強や追加学習を検討します。最後に、現場に導入する前に代表的な問いでの検証を行い、効果が出るかを小さく試して確かめますよ。
具体例があれば助かります。例えば弊社の製品データで「Xは部品Yを使っている」と学習させた場合、問われ方を変えた時にどうすれば良いでしょうか。
理想は同じ事実を複数の言い回しで学習させることです。例えば「Xは部品Yを使っている」「部品Yは何に使われるか」「Yを使うのはどの製品か」といった多様な文脈を与えると、逆向きの問いにも答えやすくなります。これはデータの“逆向き例”を意図的に増やすという方策です。
なるほど。ではコストの観点ではどれくらい変わりますか。追加学習やデータ準備が必要なら、投資対効果をどう説明すれば現場が納得するでしょうか。
ここも要点は三つです。まず、初期は小さなPoCで効果を測ること。次に、データ作りは一回の投資で複数用途に使えると説明すること。最後に、逆向きの汎用性が高まれば問い合わせ削減や検索効率の向上という定量効果が期待できると示すことです。これで投資判断がやりやすくなりますよ。
分かりました。では最後に、今日の話を私の言葉で整理してもよろしいでしょうか。学んだことを社内で簡潔に説明したいのです。
もちろんです。まとめていただければ、改善点だけ一緒に確認しますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
私の理解では、今回の論文は「AIに事実を教えるときは教え方の順序や言い回しに注意しないと、逆に聞いたときに答えられないことがある」と言っています。だから導入では代表的な問いを洗い出してから学習データを用意し、小さく試して効果を確かめるのが現実的、ということで間違いないでしょうか。
