拓海先生、最近部下に “チェーン・オブ・ソート” をやるとAIの回答が良くなると言われて困っているんです。これって要するに、AIに手順を踏ませれば答えが良くなるということですか？当社に投資する価値があるのか、実務でどう使えるのかが知りたいです。
素晴らしい着眼点ですね！結論だけ先に言うと、そういう側面はありますよ。ただ、本質は”手順を踏ませること”自体ではなく、学習データの性質とAIの推論過程がうまくかみ合う場合に効果が出るという点です。一緒に段階を追って見ていきましょうね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。具体的にはどういう場合に効果が出るんでしょうか。うちの工場データで言えば、工程間の因果関係が曖昧な部分が多くて、データをただ突っ込むだけではうまくいかないケースが心配です。
良い質問です。まず理解のために要点を3つにまとめます。1つ目、学習データが“局所的”にまとまっているとき、つまり近しい要素同士が頻繁に一緒に現れるときに、ステップを生成することが助けになる。2つ目、チェーン・オブ・ソートは追加の外部データを与えるのではなく、内部の関連性を段階的に引き出す手段である。3つ目、実務では因果の構造が部分的に分かっている場合に特に効果を発揮する、という点です。
うーん、要するにデータの “近さ” が大事で、近いもの同士をつなげて考えさせるとAIが賢くなるということですか。それなら現場での応用はイメージしやすいですけど、効果はどのくらい期待できますか。
素晴らしい着眼点ですね！期待できる効果はケースバイケースです。だが重要な指標はデータ効率、つまり少ないデータで正しい推論に至る能力が高まる点です。投資対効果の観点では、完全に新しいデータ収集に投資するより、既存データから局所構造を引き出す方法を試すほうが短期的に効果が見えやすいですよ。
投資対効果が重要だと常に言っている身としては、その点は安心です。現場の作業者に手順を書いてもらうとか、過去の工程ログを順序立てて整理するように指示すればいいですか。それとも専門家にルールを入れてもらう必要がありますか。
大丈夫、いきなり専門家を抱える必要はありませんよ。まずは現場が手作業で持っている順序情報や、作業手順書の断片を集めるだけで十分試せます。次に、それらをモデルに「段階的に考えてください」と促すプロンプト設計を専門家が少しチューニングすれば、効果が出ることが多いのです。
ではリスクは何でしょうか。現場に余計な負担をかけたり、誤った因果を学ばせてしまう可能性はありませんか。導入で失敗したら社内の信頼も失いかねません。
重要な視点です。リスクは主に二つあります。一つは局所的な関連性が誤った結びつきになること、もう一つはチェーンを機械的に使うことで過剰に自信を持たせてしまうことです。だからこそ、小さなパイロットで検証し、現場者のフィードバックをループして修正する運用ルールが肝心です。
分かりました。じゃあ当面はパイロットを回して、現場の順序情報を整備する。これって要するに、データの “まとまり” を活かしてAIに段階的に考えさせることで、少ないデータでより正確な判断ができるようにするということですね。
そのとおりです！短く言えば、既存データの局所的なつながりを活かしてステップを引き出すと、データ効率が上がり、実務への適用が容易になります。大丈夫、一緒に進めれば必ず成果は出せますよ。
分かりました。現場から順序情報を集め、小さく回して確かめる。これをまずやってみます。ありがとうございました、拓海先生。
