拓海先生、最近読んだ論文で「古代文献の暴力検出」ってのが話題だと聞きましたが、うちの現場に関係ありますか。そもそも古い文章の『暴力』を機械が判断できるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！できるんです。結論を先に言うと、最近の大規模言語モデル、Large Language Models (LLMs) 大規模言語モデル を使えば、古文書に記された暴力描写を高精度で検出し、さらに細かい分類まで自動化できるんですよ。
なるほど。しかし現場は古い文体や比喩、文脈の読み取りが難しいはずです。導入するなら投資対効果が肝心で、具体的に何が変わるのか教えてください。
大丈夫、一緒に整理しますよ。ポイントは三つです。第一に、膨大なテキストを人手で読む工数が大幅に減ること。第二に、細分類が可能で研究や分析の粒度が上がること。第三に、少量の追加学習（ファインチューニング）で精度がぐんと向上することです。
ファインチューニングという言葉は聞いたことがありますが、要するに追加で学習させるということですか。それって大量の正解データが必要じゃないですか。
いい質問ですね！素晴らしい着眼点です。要は既に大量学習されたモデルに対して、少量の「領域特有の例」を追加学習させる作業です。ラベル付きデータは完全に大量である必要はなく、データ増強（data augmentation）や弱い教師あり学習で効率化できますよ。
その精度というのは具体的にどう測るのですか。F1とか言われてもピンと来ないのですが、導入の判断基準として分かりやすく教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！F1-score (F1スコア) は検出の正確さを一つの数で表す指標です。高ければ誤検出も見落としも少ないという意味で、論文では暴力検出で最大0.93、細分類で0.86という結果が示されています。経営判断では誤検出コストと見逃しコストを比べ、どの指標を重視するかを決めれば良いのです。
これって要するに、まず既存の強い言語モデルを使ってざっと検出し、重要部分だけ人が精査するようにすれば工数が減って精度も担保できるということ？それなら現場でも回りそうです。
その理解で正しいです！大丈夫、導入の手順も三点で整理できますよ。まずプロトタイプで対象コーパスからサンプルを抽出し、人がラベルを付ける。次にモデルをファインチューニングして評価し、最後にモデル出力をワークフローに組み込む。これだけで現実的なROIが見えてきます。
法的や倫理的な問題はありませんか。古代文の扱いは精密な解釈を要するので、自動化で誤解が広がるのは避けたいのですが。
重要な懸念ですね。モデルをそのまま最終判断に使うのではなく、人の検証を残す『人間在回路』にすることを提案します。さらに説明可能性（explainability）の手法を組み込み、なぜその判断になったかを提示すれば誤解のリスクは減らせますよ。
分かりました。自分の言葉で確認しますと、要は『既存の大きな言語モデルを使い、小さな現場データで調整して重要箇所だけ人が確認する仕組みを作れば、コストを抑えて古文書から信頼できる暴力情報を抽出できる』ということですね。これなら社内会議で説明できます。
