AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「LLMを使って分析を自動化しよう」という話が出てきましてね。正直、どこから手を付けるべきか分からず困っております。今回の論文はその助けになりますか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば実務で使える見通しが立てられるんですよ。この論文は「大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）を使って認知モデリングを半自動化する可能性」を検証しているんです。
認知モデリングって聞くと敷居が高いですが、要するに人の行動を数学やプログラムで説明するという理解でよいですか。
その理解でバッチリですよ。認知モデリング（Cognitive Modeling、CM）は、人がどう判断し、学ぶかを数式やプログラムに落とす作業です。要点を3つにすると、1)人の行動を説明するモデルを作る、2)モデルにデータを当てはめて妥当性を測る、3)比較して最良モデルを選ぶ、という流れになりますよ。
なるほど。で、論文ではLLMがそれを自動でやれると書いてあるのですか。これって要するに人のエンジニアがやっていた仕事を機械が代わりにやるということ？
いい質問です。完全自動化ではなく「自動化を大きく前進させる可能性がある」が正確です。論文は二つのタスクで検証しています。1つはモデル同定（model identification）で、与えられたデータがどの既知モデルから来たかを見つける作業、もう1つはモデル生成（model generation）で、データから説明するためのモデルを生成する作業です。実データではノイズがあるため人の監督が依然必要だが、時間と専門性の壁を下げられる、と結論づけていますよ。
投資対効果の観点で教えてください。うちのような中小企業が試す価値はありますか。現場が混乱するだけでは困ります。
素晴らしい着眼点ですね！実務での導入価値は三点に集約できます。まず、専門家がモデル化に割く時間を減らせるため早期検証が可能になる。次に、複数の候補モデルを短時間で比較できるため意思決定が速くなる。最後に、モデル化のハードルが下がることで現場のデータ利活用が進む。ただし初期は人による結果の検証ルール作りが不可欠です。
分かりました。現場に丸投げではなく、最初に検証の型を作れば使えそうですね。では私の言葉で確認します。要するに、LLMが分析候補を自動で出してくれて、人がそれを検証して選ぶことで作業が効率化する、という理解でよろしいですか。
その理解で完全に合っていますよ。大丈夫、一緒に評価ルールを作っていけば必ずできますよ。次は実務での最初の一歩を一緒に設計しましょう。
