AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「質問を自動で作るAI」が話題だと聞いたのですが、うちの現場で使えるものなんでしょうか。評価方法が色々あってよく分からなくてして。
素晴らしい着眼点ですね！簡単に言えば、質問生成（Question Generation (QG) 質問生成）は与えられた文章から人が答えられる質問を作る技術ですよ。評価の話は投資対効果に直結するので、丁寧に説明しますね。
評価というと、正解とどれだけ似ているかを見るんですよね？確かに現場では似ていても意味が違うことが多くて、本当にうまく測れているのか疑問です。
その通りです。従来の評価は単一の参照問題（ゴールド）と生成問題の類似度を測る手法が多く、表現が違っても意味が合っていれば良いはずなのに評価が低く出ることがあります。ここを改善するのが今回の論文の肝です。
なるほど。で、具体的にはどう変えるんですか？投資に見合う改善が見込めるなら、うちでも検討したいんですが。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を三つにまとめますね。第一に、参照を一つに絞らずパラフレーズ（言い換え）を複数用意することで評価のゆらぎを減らせます。第二に、最近の大型言語モデル（Large Language Models (LLMs) 大規模言語モデル）を使って安全に言い換えを自動生成して評価用の参照を増やす方法が有効です。第三に、やり方次第で人の評価との相関が高まるため、現場での選定基準に耐える可能性がありますよ。
これって要するに、正解の言い方を増やして比較することで、AIが出した質問の良さをより正しく評価できるということ？
その通りですよ。まさに要するにその通りです。投資対効果の観点では、評価の信頼性が上がればモデル選定や改善の方向性が明確になり、無駄な実装や誤った改善策を避けられます。
ただ、LLMを使うと変な質問や不適切な表現が出ると聞きます。現場で使うにはそのリスクが怖いのですが、安全策はありますか。
大丈夫ですよ。論文でも、LLMにただ生成させるのではなく、元の参照問題の『言い換え』に限定して出力させる工夫を行っています。これにより毒性や誤りを減らすことが可能ですし、人が最終チェックする運用を組めば実務上の安全性は確保できます。
現場導入の手順やコストも気になります。小さなプロジェクトで試してみるなら、どこから始めればよいでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは評価が重要な一領域を選び、既存の参照問題に対してLLMで数個の言い換えを作り、人手で簡易チェックして評価指標の変化を見てください。要点は三つ、試験的導入、人的チェック、評価結果の比較です。
分かりました。では私の言葉で確認します。評価のとり方を『正解の言い方を増やす』ことで精度を上げ、LLMを使って安全にそれを作る。現場ではまず小さく試して人がチェックし、評価の変化で投資判断する、ということですね。
