AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「社内文書でAIを作れば効率が上がる」と言うのですが、どこから手を付ければ良いのか見当が付きません。特に学習用データをどう用意するかが分からなくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！今日は『文書から自動で質問と回答のデータを作る』研究を噛み砕いて説明しますよ。結論だけ先に言うと、人手を減らして業務文書をAIに学ばせる仕組みを自動化できるんです。
要するに「社内マニュアルを渡せばAIが勝手に勉強してくれる」という話ですか？でも品質やコストが心配でして。
大丈夫、順を追って説明しますよ。まず重要な点は三つです。1) 人手ラベルを減らすことでコストを下げること、2) 文書の文脈に即した質問と回答を作ること、3) 作ったデータでモデルを繰り返し改善すること、です。
でも品質の担保はどうするんですか。現場は専門用語だらけで、機械が間違えたら信用問題になります。
良い懸念ですね。ここでは自己改善サイクルを回す設計を取ります。まず大まかなQA（Question Answering、QA 質問応答）のペアを自動生成し、次にモデルで評価・改善するループを回すことで精度を高めますよ。
これって要するに「まずは機械に仮の勉強をさせて、その結果を見て人が手直しする」ということですか？手直しの工数はどれくらい減るのでしょうか。
その通りです。論文では人手を大幅に減らせると示唆されていますが、実際の削減率はドメインや初期データの質次第です。まずは小さなドメインでプロトタイプを回し、人的レビューを最小限にするのが現実的です。
具体的に現場導入で注意すべき点を三つにまとめてください。経営判断に使える材料が欲しいです。
大丈夫、要点は三つです。1) 初期データの代表性を確保すること、2) 自動生成の結果に対する検証ルールを設けること、3) 小さく回して改善を繰り返すこと。これでROIを早く検証できますよ。
わかりました。まずは工場の異常対応マニュアルで試してみることにします。最後にもう一度、私の言葉でこの論文の要点を整理してもよろしいでしょうか。
ぜひどうぞ。ご自分の言葉で整理すれば理解が深まりますよ。一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、まずAIに社内文書から質問と回答を自動で作らせ、そのデータでAIを何度も学習させて精度を上げる。最初は人がチェックして品質担保を行い、問題なければ運用に移す、という流れで間違いないですね。
