AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ恐れ入ります。部下が「ゼロショットで医療データの関係を抽出できる」と言い出しまして、投資すべきか迷っております。これ、本当に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、一緒に整理しましょう。まずは「ゼロショット（zero-shot、ZS） ゼロショット」と「関係抽出（relation extraction、RE） 関係抽出」が何を意味するかを噛み砕いて説明しますよ。
お願いします。私はAIの専門家ではありませんので、会話はゆっくりで結構です。要するに、ラベル付けをせずにモデルがそのまま使えるということでしょうか。
その通りです。ただ、背景として「大規模言語モデル（large language models、LLMs） 大規模言語モデル」が事前に大量の文章から学んでいるため、新しいタスクでも指示だけで応答できる力があるのです。例えるなら、経験豊富な部長が初めての案件でも過去の勘で判断できるようなものですよ。
なるほど。しかし医療の文章は専門用語だらけで、誤読が怖いです。例として挙げられているモデルはGPT-4ですか。それとも別のものですか。
この研究ではOpenAIのGPT-4および推論に強いo1モデルを用いています。重要な点は三つです。第一に、ラベル付けコストを下げられる可能性。第二に、多様なデータセットでの適用性を検証した点。第三に、出力をJSONなど構造化して得られる新API機能を活用している点です。
これって要するに、手間のかかるラベル付けを社外に頼まずに済ませられて、現場の負担が減るということ？
ほぼその通りです。大事なのは「完全に人手が不要になる」わけではない点です。現実的には、初期の検証と境界ケースの監査は必要になります。要点を三つでまとめると、コスト削減の余地があること、複雑ケースで誤りが出やすいこと、APIで構造化出力が得られる点です。
運用面での不安が残ります。現場のデータは長文が多く、関係（relation）が文をまたいで記述されることもあります。そうした場合でも実用的でしょうか。
論文では、文を跨ぐ関係（cross-sentence relations）が性能を落とす要因であると報告されています。そのため、実務では文の分割や候補抽出ルールの工夫、検証者のサンプリング確認を組み合わせる必要があります。しかし最新のAPIは出力の整形が効きますから、結果を監査しやすくする設計は可能です。
費用対効果で言うと、初期投資はどこにかかるのですか。外注のラベル付けと比べて本当に安くなるのか見通しが欲しいです。
費用は三つに分かれます。モデルAPI利用料、初期のプロンプト設計と検証工数、そして運用中の監査工数です。外注ラベルは継続的コストが高くつくため、十分な検証設計をすれば中長期で費用優位になる可能性が高いです。一緒にPoC（概念実証）を設計すれば、リスクを限定して判断できますよ。
わかりました。では最後に私の理解をまとめさせてください。ゼロショットのLLMを使えば初期のラベル付けを減らせて、構造化出力で監査もしやすくなる。だが多関係や文を跨ぐ表現で誤りやすいので、最初は限定的なPoCをして運用ルールを固める必要がある、という理解でよろしいですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。大丈夫、一緒にPoC設計を行えば投資対効果を明確化できますよ。頑張りましょう。
