AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下が持ってきた論文の話で騒がしくてして、題名が長くてよく分かりません。AIに詳しい拓海さん、端的に教えてくださいませんか。
素晴らしい着眼点ですね！この論文は、AIに与える「入力データ」を自動で整えることで、大型言語モデル（Large Language Models, LLMs）（大型言語モデル）の性能を上げる手法を示したものですよ。
要するに、文章の書き方や情報の並べ方を変えればAIが賢くなるということですか。投資対効果は見えますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。ポイントは三つです。まずは欠損値の補完や不要情報の除去などの『内容最適化（content engineering）』、次に表現やフォーマットを変える『構造再定式化（structural reformulation）』、最後に自動で多様な案を探す『多様なプロンプト探索（Diverse Prompt Search, DPS）』です。
なるほど。で、そのDPSって現場でやるには手間がかかるのではないですか。うちの現場はExcelで手一杯で、クラウドも苦手です。
素晴らしい着眼点ですね！この論文の肝は自動化です。人手で一つずつ試すのではなく、LLM自体を使って「どのデータ整理がよいか」を複数案で提案させ、その中から検証セットで最も良い案を選ぶ流れですから、運用は比較的シンプルにできますよ。
これって要するに〇〇ということ？
ええ、要するにその通りですよ。分かりやすく言うと、料理でいう「下ごしらえ」をAI自身に工夫させる仕組みです。調味料の順番や切り方を変えて一番美味しいレシピを探すイメージです。
それなら導入の判断はしやすいです。とはいえ、具体的にどのくらい効果があるのか、現場でどう検証すればいいかを教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。現場検証は三段階で考えると良いです。まず小さな代表データでA/Bテストを行い、次に検証用の評価指標を定めて比較し、最後に効果が確認できれば段階的に本番データへ展開します。
なるほど、評価指標ですね。うちの場合は品質クレームの削減や回答速度の向上で見たいのですが、それでも大丈夫ですか。
素晴らしい着眼点ですね！その二つは非常に分かりやすいKPIになります。論文でも現場指標を使った評価を勧めており、現場の目的に合わせて最適化を行うことが肝要です。
最後に一つ確認させてください。これを導入すれば、我々はデータの前処理の専門家を大量に雇う必要が減るということですか。
ええ、その通りです。完全自動化はまだ限界がありますが、作業負荷を大きく下げ、専門家は検証や方針決定に集中できます。まとめると三点です：自動化で工数削減、現場KPIとの整合、段階的導入でリスク低減ですよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、これは『AIにデータの下ごしらえを試させて一番良いやり方を選ぶ仕組み』ということですね。まずは小さく試して効果が出れば拡げる、という運用で行きましょう。
