拓海先生、最近部下がLLMを会社に導入しようと言ってましてね。だが正直、何ができるのかもよくわからず不安なのです。
素晴らしい着眼点ですね！まずは核心を一言で。今回の論文は、言語モデルが必要に応じて外部ツールを自分で選び、作り、使えるようにする仕組みを提案しているんですよ。
要するに、AIが勝手に道具を作って仕事を進めるということですか。うまくいけば現場の手間が減りそうですが、投資に見合うのか心配です。
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まず、AIが必要なツールを見極める能力。次に、既存のツールを探すか、新しく生成する能力。そして最後に、それらを組み合わせてタスクを完了する能力です。
それは便利そうです。しかし社内で使えるツールが限られている場合、AIが作ったものの品質はどう保証できるのですか。
よい指摘です。論文の肝は閉ループ（closed-loop）で改良を回す点です。AIは試作したツールを一度使い、結果を評価して修正する。この反復で品質を高めるのです。
これって要するに、AIが社内の道具箱を見て足りないものを作り、試して直すということ？監督は人間でなければいけませんよね。
その通りです。人の監督があるからこそ安心して使えるのです。実運用では、コストのかかる外部APIや複雑なライブラリを使うかどうかを判断し、必要なら最小限で使うように設計します。
現場に導入するときの心配は、社員が使えるかどうかです。教育コストと効果が見合うのか、どう考えたらよいですか。
要点を三つで整理します。小さな業務から始めて成功体験を作ること、ツールの再利用性で運用コストを下げること、そして人の確認ステップを残してリスク管理することです。これなら投資対効果が見えやすいですよ。
わかりました。では最後に私の理解を確認させてください。要するに、ATLASSはAIに道具を選ばせ、作らせ、改善させる仕組みで、人が段階的に導入と管理をすることで現場に落とせる、ということでよろしいですね。
素晴らしい要約です！その理解で十分実務に活かせますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
