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田中専務

拓海先生、最近部下に「自動で質問文を作る技術を使えば、顧客向けFAQやトレーニング教材が効率化できる」と言われまして、正直ピンと来ないのですが、本当に現場で使えるのでしょうか。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。一緒に整理すれば現場での価値が見えてきますよ。今日は『与えられた文から多様な質問を自動生成するニューラルモデル』の要点を、投資対効果の観点も含めて順を追って説明しますね。

田中専務

まず、どんなシーンで役に立つのか簡単に教えてください。うちの現場で言えばマニュアル作りや教育資料、問い合わせのテンプレ化に使えるイメージでしょうか。

AIメンター拓海

その通りです。要点を3つでまとめると、1) 既存の文章から瞬時に質問案を複数作れる、2) 正答候補を意識して多様な切り口を自動生成できる、3) 人手のチェックを入れれば運用コストが下がる、という点で投資対効果が期待できますよ。

田中専務

なるほど。ただ、以前の自動生成は「1文1質問」しか出せず、画一的になってしまうと聞きました。今回の技術はどう違うのですか。

AIメンター拓海

良い指摘です。今回のモデルは”answer signaling”（回答指示）という仕組みを持っており、文章内のどの語句を

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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