拓海先生、この論文って要するに当社の現場で言えば、複数の条件がある仕事をAIに任せても漏れなく実行できるようにする方法、という理解で合っていますか。
素晴らしい着眼点ですね！その理解はかなり近いですよ、田中専務。まず結論を三行で言うと、1) 複雑な指示を小さい制約に分ける、2) 各制約を確かめるツールでチェックする、3) 指摘を受けて回答を直す、これが自動で回るようにした仕組みです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
細かく分解するのは分かりますが、AIが自分で分けてチェックできるというのは信用に足りますか。外注して検査を重ねるのではなく機械が自己チェックする利点を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果の観点で三点で説明します。第一に手作業よりスケールするため反復コストが下がる、第二に自動検証で人的ミスを減らせる、第三に過去の修正履歴を学習材料にして改善が速くなる点です。現場導入ではまず小さなタスクで試し、効果を数字で示すのが安全です。
なるほど。で、ツールって具体的にどういうものですか。うちの現場にあるExcelでチェックするのと同じことをやってくれるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！ツールは幅広くて、簡単な正誤チェックをするスクリプトやフォーマット検証、長さや感情（sentiment）を測る判定器などがあるんです。Excelでやっているルールをプログラム化して自動で確認するイメージですよ。重要なのは、そのツールが具体的な制約を確実に検証してテキストで改善点を返すことです。
それで、AIが返すフィードバックの質が悪ければ意味がないという話もありましたが、論文ではどう対処しているのですか。
素晴らしい着眼点ですね！論文はそこを三段階で解決しています。第一に制約ごとに専用の検証ツールを用意して厳密にチェックし、第二にツールが見つけた違反点をテキストで明確にフィードバックする、第三に過去の修正例を保存して同様のケースで使うことでフィードバックの質を上げる工夫をしています。実務ではこのリポジトリを少しずつ充実させる運用が重要です。
これって要するに、最初に細かく分けてチェックする仕組みと、そのチェック結果を蓄積して次に活かす仕組みを作ることで、AIの間違いを減らすということですか。
その理解で間違いないですよ、田中専務。要点は三つだけ抑えれば良いです。1) 分解(Divide)で漏れを見えやすくする、2) 検証(Verify)で機械的に誤りを摘出する、3) 再精練(Refine)とリポジトリで改善のループを回す。これで複雑指示でも安定して守れる精度に近づけられるのです。
分かりました、最後に私の言葉で整理します。まず仕事を小さく分けて、機械にチェックさせ、直した記録をためて次に活かす。これなら現場で試しても成果が見えやすそうです。
