拓海先生、最近、うちの部下が『LLMの横断的思考』って言ってましてね。正直、横断的思考ができると何が会社にとって変わるんですか？AIを入れて本当に現場の判断が早くなるのか心配でして。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一つずつ整理しますよ。要点は三つです。まず『横断的思考』があるAIは定型外の状況で役立つ、次に評価基準が変わる、最後に現場での対話設計が重要になる、ですよ。
なるほど。でも具体的に『横断的思考』って、うちで言えばベテランの状況判断と何が違うんですか？人間の経験と比べてどこが優れているか想像がつきません。
いい質問です。横断的思考、ここではLateral Thinking（横断的思考）のことを指します。簡単に言えば、通常の順序立てた推論（垂直的思考）では見えない発想に踏み込む能力です。ベテランの経験は一つの尺度ですが、AIは大量の類例とパターンから意外性のある問いを作り出せる点が強みになり得ますよ。
その『意外性のある問い』って、具体的にはどう評価するんです？結局、誤った方向に時間を使うリスクが高まる気がしてなりません。投資対効果（ROI）で見たらどう判断すればいいですか。
大丈夫、一緒に考えましょう。評価は二軸で考えるとよいです。一つは『有益な情報を引き出せたか』、もう一つは『対話にかかる時間対効果』です。LatEvalという評価は、モデルがどれだけ効率よく本質に迫る質問を出せるかを測る仕組みで、ROIの見積りに直接役立つ指標になり得るんです。
LatEvalですか。聞いたことはないですね。で、その評価をやるには何が必要で、現場の人間は何をすればいいんですか？現場に余計な負担をかけたくないのですが。
安心してください。LatEvalは『ホスト』と『プレイヤー』の対話形式を模したベンチマークで、プレイヤー（評価対象のLLM）が質問を通じて情報を集め、真相を導くという流れです。現場の人間は最初にルールや目的だけを決め、対話の評価は自動化されたホスト（強力なLLM）に任せられます。つまり現場の負担は比較的小さいのが特徴ですよ。
これって要するに、AIに『適切な質問を自ら考えさせる訓練』をして、その効率を測る、ということですか？
その通りです！素晴らしい着眼点ですね！要は『能動的に正しい問いを出し、短い対話で本質に到達できるか』を測るベンチマークです。要点は三つ、能動性、効率性、そして真相到達力です。
分かりました。最後に、実運用に移すときの注意点を教えてください。モデルが変な方向に行った時のガードや、社員への教育で抑えておくべきポイントはありますか。
良い質問ですね。現場導入では三点が重要です。第一に対話ログの監査を仕組み化すること、第二にモデルが出す問いを人が最終判断できるワークフローを用意すること、第三に社員に『良い問いの見分け方』を教育することです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
よく分かりました。要するに、LatEvalというのはAIに『適切な質問を短く投げさせて核心を引き出す力』を測るもので、導入時には監査とワークフロー、教育を整えれば現場で役に立つ、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
