AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「オープンソースの大きな言語モデル（LLM）で業務ツールを動かせるようにしろ」と言われましてね。正直、APIを外部に出すのは情報漏洩が怖いんですが、オープンソースで本当に実用になるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、まず要点を3つに絞りますよ。1) オープンソースのLLMは外部APIに比べてセキュリティ面で優位になり得る、2) ただしそのままだとツール操作で失敗しやすい、3) 実務で使えるレベルにするには少しだけ人手で調整すれば可能ですよ、ということです。
「少しだけ人手で調整」って、具体的にはどの程度の手間ですか。うちの現場は人手も時間も限られているものでして。
いい質問ですよ。研究ではツールごとにおおむね開発者1日分ほどのデータ作成で大きな改善が見えたと報告されています。つまり、現場の最もよくある操作をサンプル化して機械に教える作業を一日分するイメージですよ。これならパイロット導入で試せる量です。
ただ、うちの若手が言うような「プロンプトで全部どうにかなる」という話と何が違うのですか。要するにこれは、入力例を与えれば勝手に学習してくれるということ？
素晴らしい着眼点ですね！プロンプトだけでも効果は出ますが、研究が示すのはその組合せです。具体的には使用例（usage examples）、文脈内デモンストレーション（in-context demonstration）、生成スタイルの制御（generation style regulation）を組み合わせると、ただのプロンプトより成功率が大きく上がるんですよ。
それは、要するに「教え方を工夫すればオープンソースでも実務に耐える」ということ？
そうですよ。端的に言えばその通りです。追加の学習ではなく、実際の操作例を用いた提示や生成の型（フォーマット）を揃えることで、モデルが現場の手順を間違えずに真似できるようになるんです。大きな投資をせずに現場で使える形に寄せるための実用的なテクニック群だと捉えてください。
現場で怖いのは失敗して意図しない操作をしてしまうことです。生成が実行コマンドでなく、説明だけで終わるとか、逆に実行してはいけない操作まで実行するリスクがあるのではないですか。
良い指摘ですね。研究でもその点を重視しており、失敗の要因として「不完全な指示生成」「引数の欠落」「実行不可能な出力」の3点を挙げています。対策は、出力フォーマットを厳格に決めること、実行前に人が検証するフローを設けること、そして失敗例を学習素材として追加することです。これで安全性を高められますよ。
なるほど。導入する価値はあるように思えてきましたが、やはり効果が数字で見えないと説得しづらい。どれくらい改善するものなんですか。
研究ではToolBenchという評価セットを用いて、あるオープンソースモデルで成功率が最大で90%改善し、全8タスク中4タスクでOpenAIのGPT‑4と互角の結果になったと報告されています。つまり、正しく整備すれば実務的な成功水準に達する可能性が高いということです。
分かりました。これって要するに、外部APIに仕事を丸投げするよりも、社内で安全に使える仕組みを安く作れるということですね？
まさにその通りですよ。投資対効果（ROI）の観点でも、初期のデータ整備だけで運用可能になるならコストは抑えられますし、内部情報の取り扱いも安全にできます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
よし、ではまず社内の一つのツールで試してみます。私の理解でまとめますと、オープンソースLLMを現場で使うには、実作業の例を用意してモデルに示し、生成の形式を固定し、人がチェックする工程を入れれば安全に運用できる、ということで間違いありませんか。
素晴らしい着眼点ですね！正確です。では具体的な手順を一緒に作りましょう。失敗を学習のチャンスに変えて、段階的に本番へ移行できますよ。
