AIBR プレミアム
拓海先生、最近LLMってやつが話題ですが、実務で役立つかどうか不安なんです。私の部下は導入を勧めていますが、現場でどう使えるのかがイメージできません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。最近の研究で、大学レベルの理系問題をちゃんと解けるかを評価するベンチマークが出まして、それが実務導入の判断に役立ちますよ。
大学レベル、ですか。要するに現場の複雑な計算や因果の読み取りまで期待していいのか、ということですか？
いい質問です。結論から言うと、現時点では限定的に使えるが万能ではない、というのが要旨です。理由は三つ、問題の難易度、推論過程の明確さ、ツールやプロンプトの影響です。
それは具体的にはどう違うのですか。例えば因果関係の判断や段階的な論理分解は得意ですか？
良い着眼点ですね！研究は、LLM（Large Language Models、大規模言語モデル）を使って、数学・物理・化学の大学レベル問題で何ができるかを体系的に調べました。結果は一様ではなく、ある設定では因果推論が良くなり、別の設定では論理分解が弱まるなどトレードオフが見つかりました。
これって要するに、LLMを上手に使えば一部の能力は伸ばせるが、別の能力が犠牲になることもある、ということ？
そうなのです。要点は三つ。第一に、評価は「大学レベルの科学問題」を対象にしているため、現場の高度な推論に近い。第二に、プロンプトやチェーン・オブ・ソート（Chain-of-Thought、CoT）と呼ぶ手法で結果が大きく変わる。第三に、現状では完全な自動化は難しく、人の検証が必要である。
なるほど。現場導入での投資対効果をどう見るべきか、短く教えてください。コストをかけてツールを入れても期待どおり動かない恐れはありますか。
大丈夫、私が整理しますよ。要点は三つだけ覚えてください。まずは小さな業務で効果を試すこと、次に人のチェックを組み込むこと、最後に評価指標を明確にすることです。これだけでリスクは大幅に下がりますよ。
先生、わかりました。つまり、万能ではないが慎重に検証して適所に導入すれば価値はあると。まずは小さく始めて人が最終判断する仕組みを作る、ということですね。
