AIBR プレミアム
拓海先生、最近の論文で「Medprompt」と「o1-preview」って語が出てきまして、現場で導入する価値があるのか判断できずに困っております。要点を教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！一言で言うと、今回の研究は「従来は現場で細かく手を入れていた推論時の工夫（Medprompt）が、o1-previewという新世代モデルになると不要または逆効果になる場合がある」と示したんですよ。大丈夫、一緒に分解して説明できますよ。
それは要するに、従来の手間をかけた「プロンプト技術」が無駄になるかもしれないという理解で合っていますか。投資対効果の観点で知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！要点を三つで整理します。第一に、o1-previewは内部で推論用の計算を増やす設計があり、外部から細かな誘導をしなくても高精度を出すことがあるんです。第二に、従来の手法（Medprompt）は依然として特定の場面で有効で、万能ではない。第三に、コスト（計算資源）と精度のトレードオフを再評価する必要があるのです。
なるほど。具体的にはどんな実験でそれが示されたのですか。うちの現場で試すならどこから手を付ければ良いか知りたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！論文では医療分野の複数ベンチマークで比較実験を行いました。従来はGPT-4に対するMedpromptで性能を引き出していたのに対し、o1-previewはプロンプトを工夫しなくても高い成績を出すことが多かったんです。現場導入はまず小さな検証対象を決め、計測可能な指標で比較するのが現実的です。
計測可能な指標とは、例えば正答率や処理時間、コストですね。これを測って比較する、と。これって要するにA/Bテストのようなことをしてどちらが費用対効果が良いか確かめるということですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。A/Bテストに加えて、推論時の計算コストと精度の組み合わせでパレート最適（Pareto frontier）を描くと有益です。要点は三つ、まず小規模で比較、次にコストと精度を同時に評価、最後に運用負荷も考慮することです。
わかりました。運用の話も重要です。o1-previewは「途中で計算資源を増やせる」と言っていますが、それはうちのような中小企業でも扱えるものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！技術的には可能ですが、費用対効果の検討が不可欠です。ポイントは三つ、オンデマンド課金の仕組み、実運用での応答時間、そして高負荷時のコスト上限です。中小企業では段階的に設定して、必要に応じて増やす戦略が現実的です。
なるほど。最後に、社内の現場に説明するとき、どのポイントを強調すべきでしょうか。経営判断に効く要点を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！要点は三つでまとめます。第一に、最新モデルは手間を減らせる可能性があるが万能ではない点。第二に、コストと精度のトレードオフを数値で示して意思決定材料にする点。第三に、段階的な検証と運用ルールを先に決める点です。大丈夫、一緒に設計できるんです。
ありがとうございます。では私の理解を確認させてください。要するに、o1-previewの登場で『以前のように人が細かくプロンプトを設計して性能を引き上げる手間』は減るかもしれないが、全体の運用コストや現場の要件次第では従来手法が依然として有効で、まずは小さく比較検証して投資判断を行う、ということですね。これで社内説明ができます。
