拓海先生、最近うちの若手が「GPTで業務が代替できる」と言うんですが、本当に経理や法務みたいな専門職で使えるものなんでしょうか。投資に見合うかどうか早く知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！今日は「GPTをナレッジワーカーとしてどう評価するか」を示した研究を噛み砕いて説明しますよ。結論を先に言うと、今のGPTは定型的な知識作業の一部を代行できるが、数値計算や厳密な法的判断ではまだ補助が主役です。大丈夫、一緒に見ていけば要点が掴めるんです。
要するに、人間の会計士が全部いらなくなるということではないと。じゃあ具体的に何ができて何ができないんでしょうか。
いい質問です。まず研究が評価したのは、Generative Pre-trained Transformer 3.5 (GPT-3.5) という大規模言語モデルのゼロショット評価です。ゼロショット評価（zero-shot evaluation、ゼロショット評価）とは事前にその課題向けに学習していない状態で回答させるテストであり、現場にそのまま投入したときの初期性能を測るイメージです。要点は三つ、日常的な文書作成や法務チェックのドラフト作成、定型問答の迅速化には使えるが、精密な計算と倫理・判断の最終決定は人が残る点です。
それは現場としては助かります。これって要するに、事務の前処理や下書きを任せて、最後のチェックで人が価値を出す、ということですか？
その理解で正しいですよ、田中専務。研究は具体的にAICPA（American Institute of Certified Public Accountants、米国公認会計士協会）が作るUniform CPA Examination（CPA試験）に準拠した問題群でモデルを評価しています。実務に近いテストでゼロショット性能を測ることで、導入初期に期待できる役割が見えます。大丈夫、一緒に適用範囲を決めれば導入リスクは抑えられるんです。
投資対効果の観点でいうと、どんな場面で費用対効果が出やすいですか。初期の整備コストが気になります。
短い答えは、ルールが明確で出力の検証が容易な定型業務で費用対効果が出やすいです。もう少し具体的に言うと、契約書の初期ドラフト、会議要約、既存文書の要約とタグ付けなどです。導入で重要なのは、期待値を明確にして段階的に導入すること、そして人が最終検証を行うワークフローを設計することの三点です。
分かりました。最後に私の言葉で整理しますと、GPTは書類や問答の粗削りを自動化するアシスタントであり、計算や最終判断は人間が担保する、という理解でよろしいですね。
その通りです、田中専務。素晴らしい着眼点ですね！今後は小さな業務から実験導入して、効果が確認できたら範囲を広げるやり方が堅実です。一緒に進めれば必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言い直すと、GPTは「初期の草案作りと定型処理を自動化し、人間は最終確認と判断に集中するための道具」だということですね。ありがとうございました。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究は大規模言語モデルを「業務にそのまま投入した場合の初期的な有用性」で評価し、実務的な導入期待の輪郭を明確にした点で大きく貢献している。研究はGPT-3.5（Generative Pre-trained Transformer 3.5, 以下GPT-3.5）を、米国公認会計士協会が定めるUniform CPA Examination（CPA試験）に準拠した問題群でゼロショット評価を行っている。ゼロショット評価（zero-shot evaluation、ゼロショット評価）とは、特定の課題向けに追加学習を行わない状態での性能を測る手法であり、導入初期に期待できる実務性能を推定するために有効である。従来の研究が言語モデルの一般的能力を示したのに対し、本研究は会計・法務・財務といった業務横断的な知識作業という文脈での適用可能性に踏み込んだ。結果は万能ではないが、業務プロセスの一部を自動化して人間の裁量をより価値ある判断に集中させる可能性を示した。
本研究の位置づけは、学術的評価と実務導入の橋渡しにある。これまでの性能評価はタスクごとの定義や学習済みデータに依存することが多く、実際の業務フローでどの程度役立つかは不透明であった。CPA試験に由来する多面的な問題群を用いることで、会計・税務・倫理・技術領域を横断する実務的な知見が得られる。したがって、経営判断で重要なのは「どの領域を補助させるか」を精緻に設計することであり、本研究はその設計に必要なエビデンスを提供する。経営層が導入可否を判断する際、この研究は初動の期待値設定とリスク把握に直接役立つ。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究は主に言語モデルの一般能力や特定試験での成績を報告してきたが、本研究はCPA試験という業務に近いベンチマークを採用した点で差別化される。従来のBar Exam（司法試験類似）評価では法的推論の一側面が検討されたが、会計士試験は財務計算、税法、倫理、技術的知識を包含するため、より実務横断的な評価になる。ゼロショット性能を重視する点も特徴である。これにより、企業が「訓練データや追加学習をほとんど行わず導入した場合」に期待できる成果を現実的に見積もれるようになった。
また、本研究は定量的な計算問題と定性的な知識問題を分離して評価している点で差別化される。具体的には、数値計算を含む問題群では低い正答率が観察され、一方で法務や概念理解に近い問題では比較的良好な成果が出ている。これはモデルのアーキテクチャと訓練データの性質が原因であり、導入設計では計算を外部ツールに委ねるか、人の検証を入れる必要性が明確に示された。要するに、先行研究が示した「高い言語生成能力」は、実務導入の観点では条件付きで有用であるという整理を提供している。
3. 中核となる技術的要素
本研究の中核は大規模言語モデル（Large Language Model、略称LLMはこの文脈で用いられる）を用いたゼロショット応答の評価である。LLMは膨大なテキストを学習して文脈に応じた応答を生成するが、数値計算や最新法規の厳密性を必ずしも担保しない。評価に使われたGPT-3.5は生成能力に優れる一方で、確率的な出力を行う特性があるため検証可能なワークフロー設計が不可欠である。技術的には、問題の設計、プロンプトの渡し方、出力の採点基準という三つが精度に大きく影響する。
プロンプト設計は「与える指示の具体性」であり、導入時には業務ごとにテンプレート化して精度を安定化させる必要がある。出力の検証は自動化ルールや人のチェックポイントを組み合わせると効果的である。さらに、数値処理に関しては外部の計算システムと連携し、LLMは説明や要約に注力させる設計が実務上は現実的である。これらの技術要素は、単なるモデル選定ではなく業務設計そのものを問うものである。
4. 有効性の検証方法と成果
研究では二つの評価セットを用意した。ひとつはAICPAが公開するサンプルのRegulation（REG）試験で、ここには数値計算を伴う問題と規則適用問題が混在する。もうひとつは四領域すべての基礎的な技能レベルを問う200問以上の多肢選択問題群で、計算問題を除外している。こうした二本立ての設計により、計算能力と概念理解能力を分離して測定した。評価の結果、GPT-3.5は計算を含む問題で低迷したが、概念や法令解釈に近い問題では一定の成績を示した。
具体的に言うと、計算の割合が高い試験領域では人的受験者に大きく及ばず、正答率が低かった。これに対して、文章理解や規範の説明を求める問題では実務の補助として有用な出力が得られるケースが多かった。したがって有効性は業務の性質に依存する。導入に当たっては、まずは非計算領域の作業自動化から着手し、並行して計算の信頼性を高める仕組みを整えることが示唆される。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究が提示する議論点は三つある。第一に、ゼロショット評価は導入初期の期待設定として有益だが、実運用では微調整や追加学習（fine-tuning）が必要になるケースが多い点である。第二に、出力の確からしさ（calibration）と説明可能性が不十分なため、法的・倫理的責任が絡む場面では慎重な運用が求められる点である。第三に、モデルのデータカットオフや最新法令への対応が自動化の障壁になり得る点である。これらはいずれも技術的に解決可能だが、組織的なガバナンス設計と検証体制が不可欠である。
議論の延長線上で重要なのは、ROI（投資対効果）の評価をどのように行うかである。単に生成速度や件数削減だけで判断せず、誤出力によるリスクコスト、人材の役割転換に伴う教育コスト、遵守コストを含めた総合的評価を行うべきである。研究の示唆は、段階的な適用と評価フレームを組み合わせることで導入リスクを管理できるというものである。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究や実務検証は二方向で進むべきである。ひとつはモデル側の改善で、数値計算の堅牢化と最新情報の取り込みを容易にするアーキテクチャ改良である。もうひとつは組織側の運用設計で、プロンプト管理、出力検証ワークフロー、ガバナンスの標準化を進めることである。これにより、モデルの出力を安全に業務に組み込み、価値創出を最大化できる。
具体的なキーワード検索のための英語語句を示すと、GPT as Knowledge Worker, Zero-Shot Evaluation, AICPA Uniform CPA Examination, text-davinci-003, GPT-3.5などが有用である。これらの語句で文献をたどると、本研究の背景や関連する検証事例にアクセスしやすい。経営層はまずは小さな業務から実証し、得られたデータをもとにスケール戦略を設計すべきである。
会議で使えるフレーズ集
「まずは定型業務の草案作成でPoCを行い、数値処理は既存の計算システムに任せる方針で進めたい」「導入効果は生成速度だけでなく、誤出力時のリスクコストを含めて評価しよう」「初期は人の最終検証を必須とし、検証データを蓄積してモデル改善に活用する」「プロンプトのテンプレート化と検証ルールの標準化を行い、運用負荷を抑える」「まずは一部部署での段階導入からROIを測定して全社展開を判断する」などが実務会議で使いやすい表現である。
参考となる文献（プレプリント）は以下の通りである。J. Bommarito et al., “GPT as Knowledge Worker: A Zero-Shot Evaluation of (AI)CPA Capabilities,” arXiv preprint arXiv:2301.04408v1, 2023.
