拓海先生、部下からAIで文書に出てくる質問を自動で出す機能を入れたらいいって言われましてね。どんな研究なのか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！一言で言えば、この研究は読者一人ひとりの「職業」と「読書目的」を取り込んで、文書に対する提案質問（Suggested Questions, SQ）（提案質問）を個別化する方法を示しています。結果として、出てくる質問がより多様で実務的になり、現場で使える形にまで落とせるんですよ。
なるほど。でも具体的にどうやって個人情報を入れるんですか。職業と目的って、うちの現場でも使えるんでしょうか。
大丈夫、順を追って説明しますよ。まず、システムは読者のプロフィールを擬似的に作るフェーズを持ちます。次に、そのプロフィールごとに質問を生成し、最後に品質の良くないプロフィールや質問を絞り込む仕組みです。要点は三つ、1)読者像を明示化する、2)それぞれの読者像に合った質問を作る、3)結果をフィルタリングして実務的な品質を保つ、です。
読者像を作るって、具体的にはどんな情報を使うんですか。職業だけで大丈夫なんでしょうか。
職業だけでなく「読書目的」も重要です。たとえば同じ契約書でも、法務担当ならリスク条項を問いたくなるし、営業なら納期や価格条件に注目します。研究はこの二つを組み合わせて擬似プロフィールを作り、そこから多様な角度の質問を自動生成しています。大事なポイント三つは、1)職務に紐づく関心領域を反映する、2)目的で質問の深さを調整する、3)生成段階で多様性を担保する、です。
オンプレで動かしたいんですが、モデルはどれくらい重いんですか。クラウドに出すと情報が流れるので怖いんです。
そこがこの研究の実務的な強みです。研究ではわずか3.6億パラメータ（360M）の非常に小さなモデルをファインチューニングして、オンデバイスで動くレベルの性能を目指しています。ポイントは三点、1)小さなモデルでも人間評価で高品質が出ること、2)データ生成を工夫して小モデルを強化すること、3)端末上でプライバシーを守れること、です。
品質の担保が気になります。自動でやって外れだら現場の信頼が落ちるんじゃないですか。
その通りですから、研究は生成したプロフィールと質問に対して二段階のスコアリング（フィルタ）を導入しています。最初に生成したプロフィールの中から意味のあるものだけを残し、次に質問単位で実用性や関連性を評価して不適切なものを落とす設計です。要点は三つ、1)二段階フィルタで安定性確保、2)自動評価と人手評価の併用、3)現場ルールに合わせたカスタムフィルタが可能、です。
これって要するに、読者の職業と目的を入れて質問を作るということ？それなら現場向けに使えそうに思えますが。
その理解で正解です。加えて重要なのは、システムが大量の現実文書から擬似データを作って小規模モデルを強化している点です。まとめると、1)個人化で実用性向上、2)擬似データで学習効率化、3)小モデルでオンデバイス運用が可能、という三点になりますよ。
わかりました。自分の言葉で言うと、要は「読む人の仕事と目的を想定して、その人向けの質問を自動でたくさん作る。しかも軽いモデルに学習させて社内で安全に動かせる」ってことですね。これなら現場に説明もしやすいです。
