拓海さん、最近部下に『あいまいな検索には確認質問を出すAIが必要だ』と言われまして。論文があると聞きましたが、ざっくり何を変えた研究なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に3つで言うと、1) 問い合わせの『あいまいさの種類』に着目した、2) それをプロンプトに組み込む手法で、3) AIが出す確認質問の質が上がる、という研究です。大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。
『あいまいさの種類』というのは、具体的にどういう分類ですか。単に言葉が足りないってこととは違いますか。
良い質問です。たとえば、日時が不明な場合、条件指定が曖昧な場合、ユーザーの意図自体がぶれている場合など、それぞれで確認すべき問いが違います。身近な比喩で言えば、建築の図面で「どの窓か」を聞くのと「何階の窓か」を聞くのは別の質問ですよね。AIにはその違いを教えるのです。
なるほど。で、それをプロンプトに組み込むって、要するに『AIに確認すべきあいまいさの型を教えてから質問を作らせる』ということですか？これって要するに、あいまいさを分類してから対応するということ？
その通りです！要するに『あいまいさの型を区別してプロンプトに含める』ことで、AIはより的確な確認質問を生成できるようになるんです。ポイントは三つ、分類の妥当性、プロンプトへの埋め込み方、そして生成結果の評価指標です。
実務で言うと、現場のオペレーターが使う問い合わせ画面に組み込めますか。導入コストと効果の見積りが知りたいのですが。
良い視点です。段階的導入が可能で、まずは既存の問い合わせログからあいまいさタイプをラベル付けし、少ないデータで試作プロンプトを作る。次に評価しながら改良する。導入コストは初期のラベル付けと検証が中心で、効果は問合せ解決率の改善と対応時間短縮で測れます。
リスク面ではどうですか。誤った確認を出して、顧客に不信感を与えることはありませんか。
そこは重要な点です。誤確認を減らすために、この研究は生成された確認質問をヒューマンで評価してフィードバックする仕組みを勧めています。段階的に公開範囲を広げ、AIの提案をオペレーターが承認する運用にすれば、顧客リスクは抑えられますよ。
分かりました。要は『あいまいさの型を教え、段階的に運用して効果を見ていく』、そして最終的には現場の判断とAIを組み合わせる、ということですね。私の言葉に直すとこうで合っていますか。
完璧です！その理解で経営判断できれば十分です。次は実際にどの問い合わせログを使うか、短時間で整理しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
