AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から『知識グラフを自動で作る論文が凄い』って聞いたんですが、正直ピンと来なくて。うちの現場で使える技術でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫ですよ、まず要点を3つで言いますと、1) 自然言語をそのまま並べる代わりにコード的な書式に変える、2) コードに強い言語モデルを使う、3) その過程でモデルの出力理由を引き出す工夫をする、の3点です。一緒に紐解いていけるんです。
コードに強い言語モデルというのは、プログラムを書くのが得意なAIという理解で合ってますか。要するに文章よりも構造のあるデータの扱いが上手いと。
その通りです。身近なたとえで言うと、自然言語は手書きのメモ、コードはフォームに記入された伝票のようなものです。伝票に沿えば、自動処理がぐっと安定するんですよ。
なるほど。で、現場の文書から人や物の関係を抜き出して『知識グラフ』にするんですね。ただ、間違いが出た場合のチェックやコストが心配です。投資対効果はどう見れば良いですか。
投資対効果の見方も要点は3つです。1) 最初は既存フォーマットや頻出パターンに限定して運用すると誤抽出のコストを下げられる、2) 人手の検証＋部分的自動化で運用負荷を平準化できる、3) 抽出が安定すると検索やデータ統合、分析の時間が大幅に短縮される、という順序でROIを積み上げると良いんです。
なるほど、一気に全社投入ではなく段階的に。ところで『理論を引き出す』って何でしたっけ。AIがなぜそう答えたか説明をさせることですか。
まさにその通りです。論文が導入している『rationale-enhanced generation（理由強調生成）』は、モデルに出力の根拠を一緒に生成させる仕組みです。チェックしやすくなるので、現場での受け入れが進みやすいんです。
これって要するに、AIに拾わせたい情報の『型（フォーマット）』を作って、AIにその型で返させるように訓練しているということですか。
その理解で合っていますよ。要は自由な日本語をそのまま扱うと関係性の網目（トポロジー）を見落としやすいが、コードで書かれた形式に変換すると構造が明確になり、抽出精度が上がるんです。
わかりました。要点を私の言葉で言うと、『まず現場の代表的な文書を型に落として、それを学んだコード型のAIに解析させ、出力理由も一緒に示させて確認する。段階的に広げていく』ということですね。
