Benchmarking ChatGPT on Algorithmic Reasoning（アルゴリズム的推論に関するChatGPTのベンチマーク）

田中専務

拓海先生、巷で「ChatGPTが学問的なアルゴリズム問題を解いている」と聞きまして、うちの現場にも何か使えるのではと考えております。要するに導入は投資対効果に見合うのでしょうか？

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、最近の研究はChatGPTなどの大規模言語モデル（Large Language Model、LLM　大規模言語モデル）が、学術的なアルゴリズム問題をコードで解き、既存の専門モデルに匹敵あるいは上回る場面があることを示していますよ。

田中専務

それは凄いですね。しかし、学術ベンチマークというのは特殊な設定が多いと聞きます。現場で使えるのかどうか、分かりやすく教えてください。

AIメンター拓海

いい質問ですよ。ポイントは三つです。一つ、ChatGPTは自然言語で与えられたアルゴリズム指示をPythonコードに落とし実行できる点。二つ、グラフ構造の問題で強いとされるGraph Neural Network（GNN　グラフニューラルネットワーク）と比べても遜色ない結果を出している点。三つ、しかし動的計画法（Dynamic Programming、DP　動的計画法）系の問題では苦戦する傾向が見られる点です。

田中専務

これって要するに、ChatGPTは『文章をコードに直して動かせる賢いエンジン』で、得意不得意があるということですか？

AIメンター拓海

その通りですよ。もう少し補足すると、研究はCLRSベンチマークという標準セットを使い、特定の古典的アルゴリズムを使うよう指示してあります。ChatGPTはその指示に従ってPythonコードを書き、実行して解答を出すことで高い点数を取っています。

田中専務

なるほど。では実務での導入観点、特に投資対効果や現場の手間はどう見ればよいですか。要点を3つでお願いします。

AIメンター拓海

はい、喜んで。第一に、既存データやドメイン知識がしっかりある業務は試験導入で速やかに効果が見えやすいです。第二に、モデルの不確実性や失敗ケース（特にDP系）を現場で検知する仕組みが必要です。第三に、外部API利用やコード実行の運用コストを初期に見積もれば投資回収計画が立つ、という点です。

田中専務

分かりました。まずは小さな業務でトライして、失敗を早く拾う体制を作るということですね。自分の言葉で整理しますと、ChatGPTは『文章を理解してコードで実行できるツール』で、得意分野を活かす運用をすれば現場導入は現実的だと理解しました。

AIメンター拓海

素晴らしいまとめです！大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。次は実際にどの業務から始めるか一緒に洗い出しましょう。