拓海先生、最近部署で「プロンプトで何でもできる」と若手が騒いでまして、正直よくわからないのです。これって要するに投資に見合う技術なのか教えていただけますか。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ先に言うと、この論文は「適切なプロンプトを与えれば、有限サイズのTransformerでも任意の計算を実行できる」ことを示したんですよ。要点は三つで説明しますね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
三つですか。専門用語が出てくると混乱するのですが、まずは基礎からお願いします。投資対効果でいうとどの部分が変わるのでしょうか。
良い質問です。まず第一に、この研究は「プロンプトエンジニアリング」が理論的に効くことを示しました。第二に、有限のモデルで幅広いタスクを実行できるため、モデルを大量に学習し直すコストが下がる可能性があります。第三に、その仕組みを理解すると現場での応用設計が容易になりますよ。
なるほど。ですが「有限サイズのTransformer」って何か特別なことを言っているのではないですか。うちの現場にどんな変化があるか、実務的にイメージしたいのです。
いい視点ですね。ここは身近な例で説明します。有限サイズのTransformerとは「既に学習済みでサイズが決まったAIの本体」です。これに対してプロンプトは「与える設計図や手順書」のようなもので、手順書次第で別の仕事をさせられるということです。大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけです。
それで、プロンプトを書けば何でもできるというのは「これって要するに既存のAIに手順書を書くだけで、新しいソフトを作れるということ？」と理解して良いですか。
素晴らしい着眼点ですね！ほぼ正解です。ただし留意点が三つあります。第一に「手順書（プロンプト）」が正しく設計される必要があること。第二に「推論過程の記録（chain-of-thought, CoT, 思考過程）」が必要な場合があること。第三に実行効率や制約は別途評価が必要であることです。だから現場判断が重要なんです。
CoT、ですか。聞き慣れない言葉ですが、それは現場でどう扱えば良いのでしょう。手順書に付け加えるイメージですか。
はい、Chain-of-Thought（CoT、思考過程）は「AIが答えに至る途中のメモ」のようなものです。論文ではCoTがないと有限のTransformerでは解けない問題もあると示しています。現場では重要な判断や説明責任がある場面でCoTを使う運用設計が必要になりますよ。
なるほど。では実務的には、どんな準備や評価が必要かを教えてください。導入計画のレベルで示していただけると助かります。
要点を三つにまとめます。第一に適用領域を小さく限定してプロンプトを作ること。第二にCoTが必要かどうかを検証し、必要ならログを保存する仕組みを用意すること。第三に性能評価指標とコスト（応答時間、誤答リスク）を明確にすること。これだけで投資判断が現実的になりますよ。
ありがとうございます、よく分かりました。自分の言葉で整理すると、有限のモデルに対して正しい手順書（プロンプト）を書けば、多くの業務を追加でさせられる。ただし、途中経過（CoT）の記録と導入時の評価をきちんとやる必要がある、ということでよろしいですね。
