拓海先生、最近部下から「プロンプトでAIが臨床文書を読めるようになる」と聞いたのですが、要するにどういうことなんでしょうか。ウチは医療事業はやっていませんが、情報抽出の考え方は現場で役立ちそうで気になります。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。端的に言えば、Large Language Model (LLM) 大規模言語モデルに対して、人が与える短い指示（プロンプト）を工夫するだけで、特定の情報を取り出す能力を引き出せるんです。
それって、学習用のデータをたくさん用意してモデルを学ばせるのとは違うのですか。うちの現場でデータを用意する余裕はないんです。
その通りです、田中専務。ここでの肝は、zero-shot（ゼロショット）で使える点です。つまり追加のラベル付けや学習（ファインチューニング）を行わず、モデルに与える文の形式だけでタスクを果たす。投資対効果の観点で大きな利点がありますよ。
なるほど。しかし実際にはどのくらい正確になるんですか。現場が誤った情報で動いたらまずいんですが。
重要な視点ですね。論文ではGPT-3.5やBARD、LLAMA2といった複数のモデルを使い、プロンプトの形式を変えて比較しています。結果として、プロンプト設計次第で大幅に精度が変わることが示され、特にGPT-3.5は安定して高精度でした。
プロンプトの形式というのは具体的にどういう違いがありますか。簡単な命令を出すだけでいいのか、手をかける必要があるのか教えてください。
要点を3つにまとめますね。1つ目、Simple prefix（シンプルプレフィックス）は短い指示を先頭に付けるだけの手法で実装が最も簡単です。2つ目、Chain of Thought（思考の連鎖）はモデルに途中の考え方を出力させることで複雑な判断を助けます。3つ目、Heuristic prompting（ヒューリスティックプロンプト）は手作業でルールを織り込み、モデルの出力を狙った方向へ誘導します。
これって要するに、プロンプトを工夫すればラベル付けしなくても使えるということ？導入コストを抑えられるなら検討したいです。
その通りです。ただし現場導入では現実的な検証が不可欠です。論文ではZero-shot（ゼロショット）とFew-shot（数例だけ与える手法）を比較し、Few-shotが多くの場合で改善することを示しています。実務ではまずゼロショットで試し、必要に応じて少数の例を与えるのが現実的です。
なるほど。現場ではどのような失敗に気をつければいいですか。誤抽出やモデルのバイアスでしょうか。
重要な懸念点です。論文は出力の品質とモデル間の差異、そしてプロンプト方式ごとの弱点を示しています。導入時には人の監査・少量の正解データでの検証・複数のプロンプトを組み合わせるアンサンブルが有効です。一歩ずつ安全確実に進めましょう。
分かりました、まずは小さく試して効果を確かめ、精度が足りなければFew-shotで手を入れる。投資対効果を見ながら段階的に導入していく、という方針で進めます。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは観測可能な短期KPIを設定し、ゼロショットでベースラインを取り、改善ポイントを特定してFew-shotやヒューリスティックを入れていく流れです。実務で使えるチェックポイントも用意しますね。
分かりました。では私の言葉で整理します。プロンプトを工夫すれば追加の学習なしで有用な情報が取れる可能性があり、まずゼロショットで試し、必要なら少数の例で精度向上を図る。導入は段階的に、と思えば良いですか。
