AIBR プレミアム
拓海先生、最近若手から『データがないとAIは使えない』と聞きまして。この論文は何を変えるんでしょうか。現場にすぐ使える話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、この論文はスロバキア語という『データが足りない市場』に対して、きちんと手作業で作った基盤を提供するものです。企業で言えば、新しい事業を始めるためのしっかりした基礎インフラを提示するようなものですよ。
手作業で作るとコストがかかるのでは。うちのような中小では難しいと思うのですが、投資対効果は見えますか？
素晴らしい視点ですね！要点を3つで整理します。1) 高品質な注釈データは初期投資がかかるが再利用性が高い、2) 自社の業務に近いデータで微調整すれば効果が出やすい、3) 少数ショット学習は便利だが現在はまだ完全に置き換える段階にはない、という点です。これなら判断しやすいですよね？
これって要するに、最初にしっかりした土台（データ）を作れば、後で効率的にAIを回せるということですか？
その通りです！具体的にはNamed Entity Recognition (NER)（固有表現認識）という技術に対する高品質な『教科書』を用意したと考えてください。教科書が良ければ生徒（モデル）の学びも早いですし、部分的に学び直し（微調整）すれば実務に使えるようになりますよ。
少数ショット学習という言葉も聞きますが、あれはうちのようなデータが少ない会社向けですか？費用を抑えられるなら魅力ですが。
良い質問ですね！few-shot learning（少数ショット学習）は『少ない例で学ぶ技術』です。投資は抑えられるが、論文の結果ではまだ人手で付けた大量データに劣る場面が多いです。つまり、当面は少数ショットは補助ツールとして期待し、大事な判断にはしっかり注釈したデータを用いるのが現実的です。
となると、まずは小さく注釈データを作って効果を確かめる、という段取りが現実的ですね。現場の負担はどの程度ですか？
素晴らしい着眼点ですね！現場負担は段階的に抑えられます。まずは代表的な1000文程度から始めて、モデルの改善幅を確認する。うまくいけば追加投資、難しければ方針転換というやり方が現実的です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
よくわかりました。これって要するに、初期投資で『良い教科書』を作れば、後で速度と精度が手に入るということですね。私の言葉で整理すると、まずは小さな注釈データで試し、成果が出れば段階的に拡張する、という方針で進めます。
