拓海さん、今朝部下から『語彙を自動で最適化する論文』があると聞きまして、正直ピンと来なくてしてしまいました。うちでAIを導入する際に役立つ話なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、端的に言えば『モデル自身が使うべき語彙を繰り返し学んで絞ることで性能を上げる』方法です。具体的には「ニューラル機械翻訳 (Neural Machine Translation, NMT)（ニューラル機械翻訳）」で有効だと示されていますよ。
なるほど。でもうちの現場は専門用語や固有名詞が多く、語彙を勝手に変えられると困る気もします。これって要するに語彙を自動で絞るということ？
その通りです。ただし肝は『勝手に』ではなく『反復的に検証しながら最適化する』ことです。手順はシンプルで、初めに与えた語彙で学習し、モデルの出力から新たな語彙を作り直し、それで再学習を繰り返します。
繰り返しですか。つまり現場から出たデータで自己点検しているようなイメージでしょうか。実行にはコストがかかりませんか。
良い疑問です。確かに繰り返し学習は計算コストを増やすが、研究では少ない反復で有意な改善が出たと報告されています。ポイントは三つで整理しましょう。モデルが実際に使う単語を観察すること、新語彙で再学習すること、改善が止まれば終了することです。
社内の用語を残しつつ最適化することは可能ですか。つまり安全弁を付けられますか、現場の語は消えないようにしたいのですが。
もちろんできます。実務では事前に保持すべき用語リストを固定語彙として残し、それ以外の語彙を最適化対象にする運用が現実的です。これで投資対効果の観点からも安心して試せますよ。
導入後の評価はどう見ればいいですか。投資対効果を数字で示さないと話が進みません。
良い視点ですね。論文ではBLEU（Bilingual Evaluation Understudy、翻訳品質評価指標）で最大1.49ポイントの改善が報告されています。実務では品質改善率と運用コストでROIを試算すれば説得力が出ます。
わかりました。まずは小さく試して効果を確かめ、重要語は固定する運用ですね。自分の言葉で言うと、『モデルに現実の使い方を学ばせて語彙を絞ることで、精度が上がるかもしれない。だが重要語は守る。』といったところでしょうか。
