拓海先生、最近部下が「文章の言い換えでAIを使えば品質が上がる」と言うのですが、正直ピンと来ないんです。要するに文章の言葉を良くする研究だとは思うのですが、どこが新しいのか教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。今回の研究は人が正解を付ける代わりに、別の強力なAIの”評価点”を使ってどの言葉が文にとってより良いかを学ばせる手法なんです。
人が評価しないでAIの評価点というと、不安になります。要するに人手を減らしてコストを下げるための代替案、という理解で合っていますか？
その通りです。ただし単に人手を減らすだけでなく、評価の幅を広げて偏りを減らす効果もありますよ。要点を3つにすると、1) 人手評価に頼らない、2) AIスコアで代替し統計的に比較する、3) 学習はそのスコアに合わせて直接行う、です。
なるほど。そのAIスコアというのは具体的に何を指すんでしょうか。品質の点数を付ける別のAI、というイメージで合っていますか。
そうです。具体的にはBARTScore（BARTScore、評価モデル、文品質スコア）などの既存の自動スコアリングを使います。これは人が付ける”良さ”を模した点数を出す仕組みで、手作業のラベルが足りない場面で有効に働きますよ。
これって要するに、我々が社内資料の言い回しを改善したいとき、人を何人も雇って評価してもらう代わりに、この手法を使えば効率的に良い言い換えを選べる、ということですか？
まさにその通りです。ただし注意点があり、AIスコアは万能ではない点と、現場の基準に合わせた微調整は必要になります。導入の順序としては小さなパイロットで評価を確かめ、成果が出れば業務に組み込むのが現実的です。
導入するときに現場が嫌がる懸念もあります。導入コストや評価の妥当性はどうやって示せばいいですか。
ここも要点は3つです。まず、コスト削減の根拠は”人手評価の代替が可能”である点を小規模で示すこと。次に、評価の妥当性はサンプル検定で統計的に示すこと。最後に、実務での可視化を用意し、現場のフィードバックを繰り返すことです。これで現場の納得を作れますよ。
分かりました。最後にもう一度だけ整理させてください。これを使えばコストは下がり、言い換えの品質もAIのスコアで確かめられる。リスクはスコアの偏りと現場の受け入れですね。私の理解は合っていますか。自分の言葉で言うと、社内文書の言い換えを人手で全部やる代わりに、まずAIに候補を出させてAIの採点で良いやつを選び、その後現場で確認してルール化する、という流れ、です。
素晴らしいまとめです。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。まずは小さなパイロットから始めましょう。
