AIBR プレミアム
拓海先生、最近読んだ論文で「LGE」って出てきましてね。要するに何が新しいのか、私のようなデジタル苦手な者にも分かるように教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！LGEはLogical Grammar Embedding（LGE）— 論理的文法埋め込み—と呼ばれる手法でして、要点をまず3つにまとめますよ。解釈可能であること、小さなデータで学べること、文の構造を明示的に扱えることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
解釈可能、ですか。つまり、どの単語がどういう役割で処理されているかを人間が追えるということですか。うちの現場でも説明できるのは重要です。
その通りですよ。専門用語だとCategorial Grammar (CG) — カテゴリカル文法 と Pregroup Grammar (PG) — プレグループ文法 の考え方をベースにしていて、単語に割り当てる「コード」が文の構造と対応しているため、何がどう働いているか説明できるんです。
それはいいですね。しかし実務で気になるのはデータ量と導入コストです。例えばChatGPTのような大きなモデルと比べて、投資対効果はどう見れば良いですか。
素晴らしい視点ですね！要点は三つです。第一に、LGEは小さなデータ、例えば百文程度からでも学べるためデータ収集コストが低い。第二に、ブラックボックスが少なく説明しやすいため社内合意形成が速い。第三に、既存の大規模モデルと組み合わせて使えば、透明性の高い補助説明を付けられると期待できますよ。
なるほど。では現場の言葉で教えてください。これって要するに、文法のルールを人が納得できる形でデータから自動で見つけられる、ということですか？
その理解で合っていますよ。少し噛み砕くと、LGEは単語に付ける『小さなビットのコード』で文の構造を表現し、その組合せルールをデータから推定します。だから何が正しいルールと判断されたかを人間が検証しやすいんです。
具体的に現場で使うにはどう進めれば良いでしょう。例えば社内のFAQからルールを学ばせる、とかできるのですか。
ええ、できますよ。ステップは簡単です。まず代表的な文を百〜数百文用意して、それをLGEに学ばせて出力されたカテゴリやルールをレビューします。レビューを繰り返してルールセットを安定させ、最後に運用システムへ組み込めます。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。最後に一つ確認です。現場の話に戻りますが、これを導入したら投資対効果は本当に見える形になりますか。
いい質問です。ROIを見える化するために三点を合わせれば良いです。学習データ収集コストの低減、モデルの解釈性による保守コスト削減、そして業務に直結するルール抽出による効率化です。これらを定量化すれば、経営判断に十分使える投資対効果が示せますよ。
分かりました。要するに、自分たちのデータで小さく試して、結果を見てから拡大するという感じですね。よし、まずは試験導入の提案書を部長に出してみます。ありがとうございました。
