第258回「AIに“確率”を語らせろ。「文章生成」から「判断」へ、特化型モデル『Jev』がもたらす自動化の衝撃」

【メッセージ募集】

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【今回の内容】

さて今回は、文章を作るAIではなく、選択肢と確率を返してソフトウェアの判断を担う特化型モデル「Jev」のお話です。校正された確率とは何か、LLMとどう役割分担し、どこまで業務の条件分岐を置き換えられるのかを考えます。

久米村さん、JevはChatGPTなどの生成AIと何が決定的に違うのでしょうか？

【今日の質問】

・Jevが返す選択肢・段階評価・Yes／No確率の使い分け

・「90％と言うこと」と「90％当たること」が違う理由

・校正された確率が自動化のしきい値を決める上で重要な理由

・RLHF、RLVR、RLCDはそれぞれ何を最適化しているのか

・生成AIに文章を作らせ、Jevに検査や振り分けを任せる役割分担

・意味を推測するIf–Then分岐をJevで置き換えられる条件

・計算、制約、実行責任をコードや人に残すべき理由

・問い合わせ振り分け、名寄せ、検索結果再評価などの具体的用途

・不明・保留を正式な結果にして人へ戻す運用設計

・既存方式との並走、日本語データでの評価、モデル更新時の検証方法

【出演者】

■久米村隼人

ベネッセ、マクロミル、リクルート、日本経済新聞など複数の企業にて、データを活用する15の新規事業を創出。2018年に大企業のデータ活用支援・新規事業立ち上げ支援を行うFACTORIUMを設立し、70以上のDXプロジェクトを支援。2019年にデータサイエンススタジオDATAFLUCTを設立し、4年間で30以上のAIサービスをローンチ。これまで責任者としてローンチした新規事業は35を超える。

大阪府立大学大学院工学研究科修了、早稲田大学大学院商学研究科修了

■DJ Nobby

キャリア26年目のラジオパーソナリティ。経済ニュースパーソナリティとしてフォロワー10万人を超えるVoicyチャンネルを個人で運営する傍ら、ラジオ番組「週刊Nobbyタイムズ」「DJ Nobby's Tokyo LIVE!!」のパーソナリティ、ポッドキャスト「ながら日経」の土曜パーソナリティなどを務める。

大学卒業後はラジオパーソナリティと並行してシティバンク・エヌ・エイ、東京金融取引所、プルデンシャル生命、メットライフ生命に勤務。銀行・証券・保険の3分野に精通し、特にコンプライアンス分野のデータ分析に強みを持つ。

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