AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が「プロンプトが重要だ」と毎日のように言ってきて困っています。プロンプトって要は社員への指示書みたいなもので、それで結果が変わるものなんですか？投資対効果の観点で教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、はい。プロンプトはAIへの指示書で、言い回しが少し変わるだけで成果が大きく変わることがあります。ですから本稿の研究はプロンプト表現のばらつきに強くする手法を提案しており、導入後の安定性という点で投資効果を高められるんです。
それは興味深い。うちの現場だと社員ごとに言い方が違うから、AIに使わせるテンプレートがバラバラで成果にムラが出る心配があるんです。これって要するに、言い方の違いに強いAIにするということですか？
その通りですよ。良い比喩があります。AIに与える指示を複数の言い方で表現したとき、その言い方の差による結果のばらつきを小さくすることが目的です。要点は三つ、まず言い方のばらつきを測る基準を作ること、次にばらつきを学習するモデルを用意すること、最後に実務で安定して使えるか検証することです。
なるほど。具体的にはどんな仕組みでばらつきを抑えるんですか。うちにある既存の画像識別システムにすぐ使えるものなんでしょうか。
専門的には、プロンプトを「テンプレート部分」と「クラス名部分」に分けて扱い、テンプレートの構造のばらつきを確率分布として学習します。具体的には変分オートエンコーダー（Variational Autoencoder、VAE）を使って多様なテンプレート表現の潜在空間を学び、その空間から生成される多数の表現に対して頑健な特徴を得る形です。既存モデル、例えばCLIPと組み合わせて使うことが前提になっています。
VAEって聞くと難しそうですが、中身は要するに大量の言い方を自動で作って学習させるってことですか。現場で試すにはどのぐらい工数がかかりますか。
いい問いですね。工数は既存のAI基盤が整っているかで大きく変わります。ゼロからクラウドやデータ整備が必要ならば初期投資はそれなりにかかりますが、モデル改修自体は既存のVLM（Vision-Language Model、視覚言語モデル）に対する追加学習で済むことが多く、数週間から数か月の開発でプロトタイプは作れます。ポイントはデータの多様性を確保することです。
データの多様性というのは現場だと具体的にどういうことを用意すればいいんでしょう。写真の撮り方や言葉の表現の違いですか。
その通りです。画像の角度や照明、対象物の表現の言い回し、時制や修飾語の有無など、実務で起きるばらつきをカバーすることが重要です。研究ではテンプレートの構造を六種類に分類して網羅的に評価するベンチマークを作っており、このベンチマークでの安定性が実運用での堅牢性に相関することが示されています。
なるほど、評価基準が整っているのは安心できますね。ただ、うちの現場にはITリテラシーの低い人も多い。導入後の運用は現場任せにできるものですか。
大丈夫、現場で使うインターフェースはシンプルにできます。実務ではモデルの内部を触らせる必要はなく、テンプレートを選ぶ・微修正するUIを用意すれば、専門家でなくても運用可能です。運用ルールと簡単なチェックリストがあれば投資対効果は高められますよ。
これって要するに、AIの指示書の言い方の揺れを学習させて、どんな言い方でも同じ判断が出るようにするってことですね。わかりました、まずは小さな業務で試してみます。ありがとうございました。
