拓海先生、最近若手から「生成AIで対話データを作れば学習が早い」と聞きましたが、うちの現場にどれだけ役立つものか見当が付きません。そもそもどんなことをやっている論文なのですか。
素晴らしい着眼点ですね！要点を先に言うと、この論文は生成型AIを使って「顧客対応で起きる会話の例」を大量に作り、言葉の難しさ（言語複雑度）と感情ラベルを付けてデータベース化する試みですよ。
なるほど、機械に会話を作らせるということですね。しかし生成したものが現場とズレていたら役に立ちません。品質はどう担保するのですか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。研究ではChatGPT-3.5を用いて対話を生成し、予め定めた言語の難易度と感情が反映されているかをチェックして、基準に合わない対話は除外して品質を保っています。
チェックというのは具体的にどうするのですか。人が全部見るのですか、それとも自動で判定するのですか。
研究では人とAIのハイブリッドで評価しています。まず生成時にChatGPT自身が感情ラベルを付け、次にその出力をルールに基づいて評価して不適合を排除します。現場導入ではこの自動判定の精度を高めつつ、人による最終チェックを残すのが現実的です。
これって要するに、ユーザーごとの言葉のレベルと感情をタグ付けして、現場の会話に近いサンプルを大量生産するということ？
その通りですよ。要点を三つにまとめると、まず生成で多様なシナリオを短時間で作れること、次に言語複雑度と感情を明確にラベル化できること、最後にそのラベルを使って対話システムの訓練や評価ができることです。
運用コストの面で気になります。人手をかけずに済ませられるなら魅力ですが、結局監査や修正が増えると逆に負担が増えます。投資対効果はどう見ればよいでしょうか。
大丈夫、順を追って評価しましょう。短期では生成での工数削減、長期では現場で発生する誤応答の減少と教育コストの低下が見込めます。実務ではまず小さな対話集から検証を始め、効果が見えた段階で増やす段階的投資が合理的です。
具体的に最初の一歩は何をすればいいですか。役員会で納得させるための数値やフレーズが欲しいです。
安心してください。一緒に資料を作りましょう。まずはパイロットで百件規模の生成対話を作り、その精度と人手削減時間を測る提案をしましょう。会議で使える言い回しも最後にお渡ししますよ。
分かりました。では最後に私の言葉で確認します。生成AIで現場に近い会話サンプルを大量に作り、言葉の難易度と感情をラベル化して、まず小さく試してから投資を拡大する、という流れで良いですね。
