拓海先生、最近部署でAI導入の話が出ましてね。部下から『オープンソースの大きな言語モデル（Large Language Models, LLM）で十分です』と言われて困っています。実際のところ、どれが使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、整理していけば必ず見えてきますよ。今回の論文は医療領域、具体的には腎臓学の多肢択一問題で、オープンソースLLMと商用のGPT-4、Claude 2を直接比較しているんです。端的に言えば、GPT-4が群を抜いていて、Claude 2が次点、オープンソースは現状では及ばないという結果でしたよ。
それは要するに、投資するならGPT-4にお金をかけた方が良い、ということですか？ただ、私が知っているのは名前だけでして、どんな差があるかイメージがつきません。
良い質問ですよ。まずポイントは三つです。第一に性能差、第二に学習データとパラメータの規模、第三に説明の質と実運用での信頼性です。性能差はこの論文で数値化されており、GPT-4が約73%正解、Claude 2が約54%、オープンソースは約17～25%と大きな開きがありました。ですから、用途と期待値に応じて選ぶことが重要なんです。
学習データとパラメータの話が出ましたが、具体的にはどのように違うのですか。第三者データや公開データの違いが影響するのですか。
その通りです。分かりやすくすると、モデルは『記憶容量』と『学ぶ材料』で強さが決まります。GPT-4は学習に使われたパラメータ数や第三者の質の高いデータが多く、結果として専門的な問いにも強く出ます。オープンソースは公開データ中心で、量はあるが質や多様性、チューニングで差が出やすいんです。大丈夫、段階を踏めば導入は可能ですよ。
これって要するに、安いものは学習の“幅”はあるが“深さ”が足りないから、専門領域では外すことが多いということですか？つまり投資対効果で言うと、重要な業務には高性能モデルが必要ということですか。
まさにその通りです！よく掴まれましたよ。重要業務や意思決定支援で使うなら精度と説明性が求められるため、初期投資と継続コストを掛けてでも精度の高いモデルを選ぶのが賢明です。一方で、一般的な文書生成や社内ヘルプのような低リスク用途にはオープンソースで十分なケースもあります。使い分けでコスト効率を最大化できるんです。
運用面でのリスクや説明責任も気になります。医療の研究では誤答が問題になっていましたが、我々の現場で取るべき安全策はありますか。
重要な点ですね。ここでも要点は三つです。第一に検証プロセスを組むこと、第二に人間の監督を必須にすること、第三に説明可能性とログを残すことです。具体的には、AIが出した答えを人がチェックするフローを入れる、重要判断は二重チェックにする、そして誤答の傾向を学習させるループを作る。これで実用の安全性は大きく高まりますよ。
なるほど。最後に、我々の会社で何から始めるべきか、簡潔に教えていただけますか。現場は混乱させたくないんです。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず第一に現場の業務を三つに分類してください。重要で精度重視の業務、効率化で価値が出る業務、単純反復の業務です。次に小さくPoC（Proof of Concept、概念実証）を回して測定できる指標を設定することです。最後に内部でAIガバナンスの責任者を置く。これで段階的に安全に進められるんです。
分かりました。では私の理解を整理します。重要業務は精度の高い商用モデル、低リスク業務はオープンソース、運用は段階的に検証して人の責任で回す、これで合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその理解で正しいですよ。これを基に次回は実際の業務選定と指標作りを一緒にやりましょう。必ずできますよ。
はい、ありがとうございました。自分の言葉でまとめます。『この研究は専門領域の問題でGPT-4が最も正確で、Claude 2がその次、今のオープンソースは重要な意思決定にはまだ向かない。運用は段階的に検証して人がチェックする仕組みが必要である』、こう理解して間違いないでしょうか。
