拓海さん、最近AIが文章を長く書けるって聞きますが、現場で読むと筋が飛んでいたり登場人物の行動が辻褄合わないことが多いと聞きました。うちの営業資料やマニュアルでも同じことが起こるので、何か対策はありますか？
素晴らしい着眼点ですね！AIが長文を生成する際に筋道を保つのは確かに難しい問題ですよ。ここで紹介するSCOREという仕組みは、物語の一貫性をチェックして関連する過去のエピソードを引き出すことで整合性を高めることができるんです。まず結論を三つでまとめますね。1) 矛盾を検出する、2) 関連箇所を検索して参照する、3) 感情や重要アイテムの追跡で整合性を回復する、という流れです。
なるほど。それは要するに、過去の章やメモをAIが自分で読み返して筋を合わせるようにする、ということですか。具体的にはどんな技術を使うんですか？
良い質問ですよ。身近なたとえで言うと、SCOREは『図書館の司書』の役割をするんです。TF‑IDF（単語の重要度計算）やコサイン類似度（文の類似度）で関連箇所を探し、要約を作ってAIに渡す。そうするとAIは最新の節だけで判断せず、過去の事実と照合できるようになるんです。
それを現場に入れるとなるとコストが気になります。社内で使うテンプレートやマニュアルのチェックに応用する場合、どれくらいの計算資源や工数が必要になるんでしょうか。
投資対効果を重視するのは経営者の鋭い視点ですよ。実務的には段階導入が可能です。まずはTF‑IDFと軽量ベクトル検索で小さなコーパスを用意し、問題が減るかをKPIで計測する。そして効果が出ればより高性能なベクトルDBや大規模モデルを段階的に投入する、という流れで進めることができます。
具体的な導入効果の測り方はどうすればよいですか。品質が上がったかをどう判断するのか、数値で示したいのですが。
それも良い視点ですよ。評価指標は三つで考えると分かりやすいです。第一に整合性エラー率（矛盾が出た割合）、第二に人手による修正時間、第三にユーザー満足度やコンバージョンなどのビジネス指標です。初期は整合性エラー率の低下で効果を示し、次に工数削減、最後に売上や顧客満足の改善を確認しますよ。
そうすると、うまくやればマニュアル作成の手戻りが減って、作業時間も短くなると。これって要するに物語やドキュメントの筋を自動でチェックして直すということ？
まさにその通りですよ。重要なのは、SCOREは単に文章を直すツールではなく、関連する過去情報を『検索して参照する仕組み』を組み合わせる点です。これにより矛盾検出の精度が上がり、修正提案の質が高まるんです。ステップを三つに分けて試せば導入リスクは低く抑えられますよ。
運用上の注意点はありますか。現場のデータを外部に出したくない場合の対処や、検出精度が足りないと現場で信用されない点が心配です。
大丈夫、一緒に解決できますよ。まずはオンプレやプライベートクラウドでの小規模デプロイ、あるいは要約部分だけを外部モデルに出すなど段階的な設計が可能です。次に人手レビューを残し、信頼性を担保しつつモデル出力を改善していく運用が現実的です。
わかりました。じゃあ最後に、今回の論文の要点を私の言葉で確認してもいいですか。SCOREは関連箇所を検索して整合性を保つ仕組みで、段階導入でリスクを抑えつつ業務の手戻りを減らすシステム、という理解で合っていますか？
完璧に伝わっていますよ。素晴らしいまとめです。これなら経営判断もしやすいはずです。一緒に小さな実験を設計して、効果が出る箇所から拡大していきましょう。
