AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『AIでテキスト解析を自動化できます』と騒いでおりまして、正直ついていけておりません。Twitterの投稿から政治的立場を自動で推定できるという話があると聞きましたが、実際のところどれほど信頼できるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！安心してください、これは重要で実務に直結する話です。今回はChatGPT-4というLarge Language Model (LLM)（大規模言語モデル）が、専門家やクラウドソーシング作業者を上回るパフォーマンスを示した研究を分かりやすく解説しますよ。
LLMという言葉も聞いたことはありますが、ゼロショットというのは初耳です。簡単に教えていただけますか。これって要するに現場に機械を入れて人件費を減らせるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず用語を一つずつ噛み砕きます。Large Language Model (LLM)（大規模言語モデル）は膨大な文章を学習して言葉のパターンを理解するAIです。Zero-shot learning（ゼロショット学習）は、そのAIが事前に特別な学習をしなくても、新しい分類タスクを指示だけでこなせる能力を指します。要点は三つ、精度、再現性、偏りの評価が重要ですよ。
なるほど。では実際にどうやって『正解』を確かめたのですか。ウチでも使うなら根拠が欲しいのです。
いい質問です。研究ではアメリカ上院議員による2020年選挙前のツイートを用いました。政治家のツイートなので投稿者の政党が分かっており、これが『地ならしされた正解（ground truth）』となります。これに対してChatGPT-4と専門家、クラウドワーカーのラベルを比較し、精度、信頼性、偏りを評価しました。
で、結果はどうだったのですか。結局人よりAIのほうが正確だったということですか。
素晴らしい着眼点ですね！研究はChatGPT-4が専門家とクラウドワーカーの双方を上回る精度を示し、しかも信頼性（同じ入力で安定した判定を出すこと）も高かったと報告しています。偏り（bias）についても、人間より同等か低いレベルにとどまると述べられています。つまり多くの場面で『人手よりも実務的に使える』可能性が示唆されました。
しかし現場に導入する際の落とし穴はありますか。例えば時事ネタや皮肉が混じる投稿など、誤判定しやすいケースは心配です。
その懸念は的を射ています。研究も解釈可能性（whyの説明）やドメイン適応（時間や地域が変わったときの性能低下）を課題として挙げています。現場導入では定期的なモニタリングと、人が介在するハイブリッド体制が重要です。要点は三つ、性能評価、監査の仕組み、運用ガバナンスです。
分かりました。要するに、AIは今の段階でも人より安定して使える局面があるが、完全放置はダメで監視と定期評価が必要ということですね。では最後に私なりに要点を整理していいですか。
ぜひお願いします。短く三点にまとめていただければ、会議でも伝わりやすくなりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
では私の言葉でまとめます。ChatGPT-4というAIは、追加学習なしでツイートから投稿者の政党を高精度で当てる能力があり、専門家やクラウド作業者と比べても有効である。ただし時事や皮肉などの特殊ケースで誤ることがあるため、人の監視と定期評価を前提に段階的に導入する、これが要点です。
