拓海先生、最近部下に「システマティックレビューを自動化できるAIがある」と言われまして、正直何がどう変わるのか掴めておりません。要するに何ができるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず分かりますよ。簡単に言うと、この研究は「既に人がまとめたレビューの中身を使って、機械学習の訓練データを自動で作り、データ抽出の手間を減らす」仕組みなんです。
データ抽出の手間が減る、とは聞こえは良いですが、現実にはどれくらい人手を減らせるんですか。投資対効果が肝心でして。
いい質問です、田中専務。要点は三つありますよ。第一に、人手で全文を読んでラベル付けする作業を大幅に減らせること。第二に、既存レビューから得た対応文（reference sentences）を使って訓練データを作るので、初期コストを下げられること。第三に、ある程度の精度が出る領域では自動結果をそのまま使える可能性があることです。
それは良いですね。ただ現場ではPDFの扱いが面倒でして。これって要するに、過去のレビューの“抜粋部分”をそのまま学習材料にするということですか？
おっしゃる通りです。ただ正確には、レビュー本文にある「人が手作業で抜き出したデータ要素」を手掛かりに、論文全文から該当する文を自動で探して訓練セットを組み立てるのです。身近な例で言えば、過去の領収書に印が付いている行だけを探して、同じパターンの行を自動で拾わせるイメージですよ。
なるほど。では、精度が十分でない場合にはどこを補う必要がありますか。現場の担当者がルール作りに時間を取られるのは避けたいのですが。
素晴らしい着眼点ですね。ここも三点です。まず、自動アノテーション（heuristics-based annotation）を補助として使い、人はその出力を検証・修正するだけにできる点。次に、修正された少数の例から機械学習モデルを学習させて精度を上げる点。最後に、精度が高い項目だけ自動投入し、残りは人が最小限チェックする運用にすることで、現場負担を抑えられるんです。
現場運用のイメージが少し見えてきました。導入にあたっては、どのくらいのデータ量が必要で、どのくらいの精度で自動運用に踏み切れるものなのでしょうか。
良い質問です。業務に応じた基準を作ることが大事ですよ。目安としては、重要なデータ要素については数十から数百の良質な例があると実用域に達しやすいです。加えて、事前に想定する受容可能な誤差率を決め、自動出力を人がサンプリング検査する運用ルールを組めば、安全に運用できますよ。
分かりました。最後に実務的な話を。外注で引くべきか、内製でやるべきか迷っています。どちらが現実的でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね。判断基準は三点ありますよ。一つ目はコア知識が社内にあるかどうか。二つ目は短期に結果を出す必要があるか。三つ目は長期的に運用・改善していく予定があるか。短期で結果を出したければ外注でPoC（概念実証）を回して、運用を続けるのであれば段階的に内製化を進めるのが現実的です。
承知しました。では、私の理解を整理させてください。要するに、過去のレビューを“教材”として自動で訓練データを作り、人の作業を検証・修正に集中させることで、全体の工数を減らすということですね。これなら経営判断もしやすいです。
