AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、若手から「ChatGPTを業務に使えるか」って聞かれるんですが、数学の問題で正確さに不安があると聞きました。要するに本当に使える道具なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。結論を先に言うと、ChatGPTは文章の理解や要約に強いが、数学の文章題（Mathematical Word Problems, MWP）では解き方の提示や途中式の有無で大きく結果が変わるんです。
途中式があるかないかで変わる？それはどういう意味ですか。現場では「答え」を求められることが多いんですが、どこに落とし穴があるのでしょう。
いい質問です。簡単に三点で説明しますね。1つ目、ChatGPTは答えだけを返すモードだと誤答が多くなる。2つ目、途中式を出すよう促すと正答率が改善する。3つ目、式の種類や計算量が増えると失敗率が直線的に増える、という結果が観察されていますよ。
これって要するに、この論文は「ChatGPTは計算のプロセスを見せるかどうかで精度が大きく変わる」ということですか？現場で使うなら途中式を必ず出させる仕組みが必要という話ですか。
その通りです、田中専務。ビジネス目線で言えば、ツールに頼るときは「出力の形」を制御するガバナンスが重要です。途中式を必ず出させるプロンプトや、モデルの回答を検証するルールを用意すれば、投資対効果は高められますよ。
検証ルールというのは現実的な運用方法ですか。うちの現場ではExcelの関数を組むのがやっとで、プロンプト設計や検算をどう回すか心配です。
安心してください。要点は三つで整理できます。まず、出力を必ず「途中式あり」にする。次に、回答を人が速く検算できる形に整える。最後に、頻出の失敗パターンをテンプレート化してチェックリスト化する。これなら現場でも運用可能です。
なるほど。具体的にはどんな失敗が多いのでしょうか。掛け算や割り算が絡むとダメになるとか、そういう傾向はありますか。
良い指摘です。研究では、加減算（addition and subtraction）の数が増えるほど失敗率は線形に上がると報告されています。掛け算や割り算（multiplication and division）は途中式を出した場合に線形の関係が確認されました。要するに計算の分岐や手順が増えると弱くなるんです。
ありがとうございました。整理すると、うちで使うなら途中式を出力させ、チェックリストで検算し、計算手順が複雑な案件は人の手で優先的に処理する、という運用方針が必要ということですね。それなら現実的に導入できそうです。
