拓海先生、最近部下から「事実確認の自動化に投資すべきだ」と言われまして、正直ピンと来ないんです。そもそも“事実主張（factual claim）”って何を指すんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！事実主張とは、検証可能な情報を含む文や発言のことです。例えば「去年の売上は10%増加した」は検証可能な主張で、事実主張ですよ。
なるほど。で、AFaCTAという手法は何をしてくれるのでしょうか。要するに人の代わりにチェックしてくれるという理解で良いですか。
その通りです。ただし重要なのは三点です。第一に、AFaCTAは単なる機械判定ではなく大規模言語モデル（LLM）を使って注釈の提案を行う点。第二に、提案の信頼度を三つの異なる推論経路の整合性で測る点。第三に、その整合性を基に人手を依存せずデータ拡張や分類器学習が可能になる点です。
三つの経路というのは、具体的にどういうものですか。現場で使うときに設定が複雑だと困ります。
いい質問ですね。簡単に例えると、同じ相談を三人の専門家に別々の問い方で聞いて答えが揃っているかを確かめるイメージです。一致すれば信頼できる、ばらつきがあれば人の目が必要、という判断ができるんですよ。
それは分かりやすいです。コスト面はどうでしょう。うちのような中小の製造業が投資する価値はありますか。
大丈夫、必ず検討すべきポイントは三つです。第一に導入コストと運用コストの見積もり、第二にどの程度の自動化率が現場で必要か、第三に人手が減ったときの品質管理方法です。AFaCTAは初動で大量の正例・負例データを効率的に作れるため、長期的にはコスト削減につながる可能性がありますよ。
なるほど。これって要するに、AIに注釈を手伝わせて人の工数を減らしつつ、信頼度は複数の答え合わせで担保するということですか。
その通りです！さらに付け加えると、AFaCTAは整合性の高い注釈から学習データを作り、事後的に検証可能な分類器も育てられます。要点は三つ、LLMを注釈に使う、整合性で信頼度を測る、整合性の高いデータで学習する、ですよ。
分かりました、拓海先生。最後に私の理解を確認させてください。要はAFaCTAを使えば最初のデータ作りの費用を抑えながら、ある程度自動で事実主張の可否を判定できる。人は不一致のケースだけ確認すれば良い、ということでよろしいですか。
素晴らしい要約です！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さな領域で試して整合性の閾値を決め、徐々に範囲を広げると良いです。
では、まずは社内の発信資料のうち一部で試してみます。私の言葉でまとめますと、AFaCTAは「AIに注釈を補助させ、三つの整合性で信頼度を担保することで、事実主張検出の初期コストを下げる仕組み」だという理解で、本日はありがとうございました。
