拓海さん、最近部下から『Chain-of-Thoughtってすごい』って聞いたんですけど、正直何が変わるのかよく分かりません。投資する価値があるのか、現場で何が変わるのか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、これまで「答えだけ」を出していた大規模言語モデルが、途中の思考過程を示すことで複雑な推論問題に強くなる手法ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
これって要するに、『答えに至るまでの計算過程をモデルに示させる』ってことですか？それで本当に現場の応用に耐えますか。
良い確認です。要点は三つですよ。1) モデルに「思考の連なり」を出させると推論精度が上がる、2) 人間が途中段階を検証できるため実務での信頼性が増す、3) ただしモデルサイズや提示方法に依存するため導入は段階的に試すべきです。
モデルサイズに依存するというのは、要するに高性能なものを買わないと効果が出ないという話ですか。となると費用が気になります。
その懸念はもっともです。大きく分けて三段階で考えましょう。まず社内の代表的な業務でパイロットを行い、次に小規模な専用モデルやAPIで検証し、最後にオンプレ／クラウドどちらがコスト効果が良いか決める流れです。
現場の人間が途中の思考を見て判断できるというのは確かに良さそうです。でもその思考が間違っていたら混乱しませんか。
確かに誤った途中過程はある。しかしそれこそが利点で、間違いを可視化できれば人が修正できる。銀行で言えば、単に承認だけするのではなく、監査用のログを見せて不備を早期に潰せるのです。
なるほど。では導入の初期段階で何を測れば良いですか。ROIの見積もりをどう作るか教えてください。
ここも三点です。1) 現状の処理時間や判断ミスがどれほどコストを生んでいるか、2) 導入で削減できる人件費や外注費、3) モデル検証にかかる外注／インフラ費用。これらを短期間のパイロットで計測すれば投資対効果は見えるようになりますよ。
分かりました。最後にもう一つ、現場の人間が使えるようにするにはどうすれば良いですか。教育や運用は大変ではないですか。
安心してください。まずは現場で最小限の操作だけで使えるUIを作り、誤った出力を人が訂正するワークフローを組み込む。続いて定期的に出力ログをレビューし、モデル提示の仕方を改善していけば運用は安定します。一緒に段階的に進めましょう。
分かりました。私の理解を整理しますと、連鎖思考プロンプティングは『途中の思考を出すことで複雑な判断が正確になり、現場で検証しやすくなる手法』ということですね。まずは小さな業務で試して、成果が出れば段階的に投資する、これで進めます。
