拓海先生、最近部署で『AIでコストを抑えつつ判断精度を保てる』という話が出ておりまして、皆が期待しているのですが私には仕組みがよくわからないのです。要は高いモデルと安いモデルを上手く使い分ければ良いのですか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば必ず理解できますよ。結論から言うと、その考え方は正しいです。重要なのは『どの問いを高価なモデルに回すか』を賢く決める仕組みを作ることなんですよ。
それを聞いて安心しました。ですが判断基準が曖昧だと、安いモデルばかり使って失敗するのではないでしょうか。現場に導入しても現実的に運用できるのか心配です。
その懸念は的を射ていますよ。ここで使う合言葉は「一貫性（consistency）」です。安いモデルが何度か回答しても答えが揃う問いは『簡単』、ばらばらだと『難しい』と見なして高精度モデルに回す、という仕組みなんです。
なるほど、まずは安いモデルで複数回試して揃うかどうかを見るわけですね。それを自動でやるということですか。これって要するにコストを下げつつ正解率を維持できるということ？
その通りです。要点を三つにまとめると、まず一つ目は『安価なモデルで手早く複数回答を取る』こと、二つ目は『回答の一致度で問いの難易度を推定する』こと、三つ目は『難しい問いだけ高精度モデルへ回す』ことです。これで費用対効果は格段に改善できますよ。
専門用語が出てきそうですが、できれば簡単な比喩で説明していただけますか。たとえば我が社の生産現場での判断に置き換えるとどんな感じでしょうか。
良い質問ですね。比喩で言うと、最初は経験の浅い現場担当に同じ判断を三回させて、一貫して同じ答えが出ればその判断を採用する。もし担当ごとに答えが違えば、ベテランに相談する、という運用に近いです。それを自動化するイメージですよ。
それなら現場にも説明しやすいですね。ただ、複数回答をとると時間がかかるのではないですか。リードタイムが伸びれば現場が嫌がります。
そこは運用設計で調整できますよ。例えば回答回数を二回に減らしたり、簡易チェックは夜間バッチで済ませて朝にまとめて判断するなど工夫できるんです。要はコスト・精度・時間のトレードオフを経営判断で設定すればよいのです。
なるほど、運用パラメータが鍵ということですね。最後に、この方式のリスクや注意点は何でしょうか。導入前にチェックすべきポイントを一言で教えてください。
重要な点は二つです。一つは安いモデルの回答が一貫していても必ず正しいとは限らない点、もう一つは『どの問いを難しいと見るか』の閾値設定が業務に依存する点です。だから導入前に実データで効果検証を必ず行うことが肝心ですよ。
それなら我々の現場でもまずは限定パイロットで試してみる価値はありそうです。要するに、簡単な問いは安いモデルで済ませ、難しい問いだけ高いモデルに送る運用を作るということですね。理解しました。
その通りです。実際に小さく始めて評価し、閾値や回答回数を調整すれば成功確率は上がりますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
