AIBR プレミアム
拓海先生、最近、部下が「読解AIを入れれば業務効率が上がる」と言うのですが、正直どこがどう変わるのかよく分かりません。要点を教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言で言うと、今回の研究は「機械が一度ざっと理解してから改めて検証する、人間の読解プロセスに似た二段階の設計」を示した点が革新的です。大丈夫、一緒に分解していけるんですよ。
二段階、ですか。うちの現場で言うと、検査⇒再チェックみたいなことですか。これって要するに現場の“ダブルチェック”ということ？
その理解はとても近いですよ。要点は三つです。1) ざっと読む段階で候補を出す。2) もう一度精査して不確かな回答を排除する。3) この検証を設計段階で組み込むことで誤答を減らす、ということです。
それはいいですね。しかし実際の運用で心配なのはコスト対効果です。二段階にする分だけ処理が増えて遅くなったり、設備投資がかかったりしませんか。
良い視点ですね。ここでも要点は三つです。1) 最初の“ざっと読む”段階は軽量化できるため高コストにはならない。2) 検証は必要最小限のみ行う設計が可能である。3) 結果として誤答による手戻りや信頼損失を減らせれば投資回収は早くなる、ということです。
なるほど。ところで、従来のシステムとどこが違うのか端的に教えてください。既存モデルに検証モジュールをくっつけるだけとは違うのですか。
その疑問も素晴らしい着眼点です。従来は単にエンコーダとデコーダの間や後ろに検証モジュールを並べるだけの設計が多かったのですが、本研究は人間の読む順序を模した設計で、検証が単なる付け足しではなく「再読プロセス」としてシステム設計の中心に据えられている点が異なります。
これって要するに、最初に見積もりを出して現場で確認してから最終見積もりを出す見積業務の流れをAIの内部で模しているということですか。
まさにその通りです。例えがとても分かりやすいですよ。まずは素早く仮の答えを出して、重要だと判断した箇所だけを精査して最終回答にする、それで全体の品質が上がるという設計です。
実務落とし込みのイメージが湧いてきました。ただ、我々の業界では「わからない問題には答えない」判断も重要です。AIは本当に答えを控えられるものですか。
大丈夫、そこも本研究の重要点です。検証段階で回答に確信が持てないと判定したら「回答しない」選択を設けており、誤った回答による信頼失墜を防ぐことができます。これにより現場での手戻りを減らせるんですよ。
よく分かりました。では最後に私の言葉でまとめます。要するに「AIにまず仮答を作らせて、重要なところだけ人間の確認と同じようにAIがもう一度検証し、本当に自信がないときは答えないようにする設計」で、これなら現場の信頼も得やすいということですね。
