拓海先生、最近部下が『ハルシネーションがゼロの技術が出ました』と言ってましてね。正直、何が変わるのか掴めていません。これって要するに何ができるようになるという話でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡単に整理しますよ。要点は三つです。まず、AIの『ハルシネーション（hallucination）＝虚偽応答』を事前に防ぐ仕組みであること。次に、既存のRAG（Retrieval-Augmented Generation; 情報検索強化生成）の上流で入力を整えるやり方であること。最後に、実験で高い確度を示した点です。大丈夫、一緒に見ていけるんですよ。
投資対効果の観点で聞きたいのですが、現場に入れても本当に嘘を言わなくなるんですか。導入や運用が難しいのではないかと心配です。
現実的な問いで素晴らしい着眼点ですね！まずは検証結果を見れば分かりますが、RAGの文書を『整形して入力する』ことで、モデルが文書を参照しやすくし、結果として誤情報を出しにくくするんです。重要なのは、仕組み自体は外付けで、既存のモデルを置き換える必要がない点です。運用は手順化できますよ。
要するに、今あるAIに何かソフト的な下処理を加えるだけで信頼性が上がると。だが、どのくらい信頼できるのか、数字で示してもらわないと経営判断ができません。
いい質問です。研究ではサンプルサイズ37で、成功率は37/37、すなわち100%を報告しています。統計的には95%信頼区間で約91%から100%の範囲と評価されます。ただし重要な限定条件があり、実験は限られた条件下のRAG（事前に正しい文書を渡す設定）での結果だということです。
限定条件というのは例えばどんな点でしょうか。現場では文書が山ほどあって、いつも正しい情報だけを渡せるとは限りません。
良い着眼点ですね！ここで重要なのは二点です。一つは実験で使ったデータセットが『RAGTruth』と呼ばれる、事前に正しい断片（passages）だけを渡す設計であったこと。もう一つは実験で渡したのが三つ程度のパッセージに限られていたことです。現場の大規模RAGとは条件が異なりますから、追加の検証が必要です。
これって要するに『入力の整え方を変えればAIは嘘を言わなくなる』ということ？導入コストと効果の見積もりをしたいのですが、どのように進めれば良いですか。
素晴らしいまとめですね！進め方は要点三つで考えます。まず、小さな実証（PoC）でRAGに渡す文書を制御し、Acurai風の前処理を試す。次に、現場の文書量を段階的に増やして信頼度を測る。最後に、工数と運用手順を明確にしてROI（Return on Investment; 投資回収）を算出する。この順序で進めれば、過剰投資を避けられますよ。
分かりました。まずは小さく試して、効果があれば拡大する。自分の言葉で言うと、『入力を整えてから渡す手順を入れると、まずは誤りが減るかを小スケールで確かめる』ということですね。
その通りですよ！素晴らしい整理です。トライアルを一緒に設計しましょう。大丈夫、できないことはない、まだ知らないだけですから。
