AIBR プレミアム
拓海先生、最近部署から『LLMを評価する新しい可視化がある』と聞きましたが、正直何をどう評価するのかイメージが湧きません。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、LLMMapsは大規模言語モデルの得意・不得意を細かい分野ごとに可視化する仕組みです。大丈夫、一緒に分かりやすく紐解いていけるんですよ。
分野ごとにというのは、例えば製造業なら工程管理と材料知識で評価を分けるようなことですか。それなら導入価値が見えやすい気がします。
その通りです。ここでの主要概念は、Large Language Models（LLMs）大規模言語モデルと、Q&A datasets（Q&Aデータセット）です。LLMMapsはこれらQ&A応答をモデルの内部知識構造に変換し、細かなサブ分野ごとの性能を視覚化しますよ。
これって要するに、モデルの得意・不得意を細かく見せてくれる”地図”ということ？それなら誰が見ても判断しやすくなりそうです。
まさにそのイメージです。経営判断なら重要なポイントは三つです。第一に透明性、第二に比較可能性、第三に実務への行動指針に落とせること、これらをLLMMapsは支援できますよ。
透明性は分かります。比較可能性というのは、例えば社内で候補となっている複数のモデルを並べて見られるということですか。コストの差も見えますか。
はい、LLMMapsは複数モデルの比較表示が可能で、サブ分野ごとの正答率や誤答の傾向を並べて見ることができます。コストは可視化データと運用要件を突き合わせれば、おおよその投資対効果を推定できますよ。
現場に持っていくときのハードルは何でしょうか。データ整備や工場ごとのカスタマイズは大変そうです。
それも良い質問です。導入上の課題は主にデータ準備、ラベリングの整合性、評価基準の定義の三点です。まずは小さな業務単位で評価し、効果が出る領域を拡大していくのが現実的です。
なるほど。最後に、我々が経営会議で説明するなら、要点はどの三つを押さえればいいですか。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つです。一つ目は”可視化による透明性”、二つ目は”モデル間比較での意思決定支援”、三つ目は”小さく始めて拡大する実行計画”。これを伝えれば、経営判断は十分にできますよ。
分かりました。では、我々の現場ではまず『生産ラインのトラブルシューティング』と『材料問い合わせ対応』のサブ分野を評価して、効果が出れば展開するという流れで進めます。自分の言葉で言うと、LLMMapsはモデルの得意・不得意を細かく見て比較し、無駄な投資を避けて確実に成果を上げるための可視化ツール、ということになりますね。
