拓海先生、お忙しいところ恐縮です。部下から「患者向けの説明文をAIで簡単にできます」と言われたのですが、正直ピンと来ません。要するに我々の現場で使える技術なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ずできますよ。今回の論文は医療文書を「誰に何を伝えたいか」に応じて柔軟に簡単化する技術を示していますよ。
「柔軟に」ってのが肝ですね。現場は患者さんごとに説明の丁寧さが違いますから。とはいえ専門家のチェックは必要ですよね？精度が低いと誤解を生みます。
その通りです。ここでの強みは専門家（医師）と一般表現者、そしてAIが協働して作った細かい注釈付きデータセットを使っている点です。だから精度と安全性の両立を目指せるんですよ。
具体的にはどういう「注釈」が入っているんですか？我々が現場で使う時にどこをどう指示すればいいのかイメージが欲しいです。
簡単に言えば「削除」「置換」「挿入」「詳述（補足）」の四つの操作を、文のどの部分に対して行うかを細かくマークしています。ユーザーが“ここは詳しく説明して”と指定すると、AIは補足を付けられるんです。
これって要するに現場が「ここは噛み砕いて」「ここは省略でいい」と指示できるということ？それなら現場の負担は減りそうです。
その通りです。要点は三つです。第一に専門家の監修を部分的に残すことで安全性を担保できる点、第二にユーザー指定で出力を制御できる点、第三にT5のような大規模言語モデルを使って自然な文章にできる点です。
投資対効果の観点ではどうでしょう。初期導入で注釈データを作る費用がかかるのではないですか。現実的なROIは見えますか。
良い質問です。導入コストは確かに発生しますが、ここでの工夫はクラウドソーシングと専門家レビューを組み合わせて効率化している点です。まずは頻出する説明文から注釈を作ることで、段階的な負担で効果を出せますよ。
分かりました。まずはよく使う説明書き数十件を優先して用意すれば、現場の負担は抑えられそうですね。では最後に、私の言葉で要点を確認させてください。
素晴らしいまとめをお願いします。私もチェックしますから、自分の言葉で話してみてくださいね。
要は専門家と一般の表現者が細かく注釈したデータを使って、現場が指示できる形でAIに「削る」「置き換える」「詳しくする」「挿入する」をやらせる仕組みで、段階的に現場導入できるということですね。
