家AIソリューションが従来の手法を凌駕する場合の評価フレームワーク
質問機械学習に適した製品は？
プロジェクト・マネージャーの回答はい。
冗談はさておき、ジェネレーティブAIの台頭は、どのようなユースケースが機械学習に最も適しているかという視点を劇的に変化させた。従来、MLは顧客体験における反復的で予測可能なパターンに適用されてきた。しかし今日では、膨大な学習データセットを必要とせずに、特定の形式のMLを使用することさえ可能になっている。
それでも、"これらの顧客ニーズはAIソリューションを必要とするか？"に対する答えは、必ずしも肯定的とは限らない。大規模な言語モデル（LLM）は、プロジェクトによってはまだコストがかかりすぎることもあるし、他のMLモデルと同様、正確性が保証されているわけでもない。MLを導入することが最善のアプローチではない状況は常に存在する。では、AIプロジェクトマネージャーは、顧客のニーズがMLソリューションを正当化するかどうかをどのように評価すべきなのだろうか？
この判断の指針となる重要な要素には以下が含まれる：
- 顧客のニーズを満たすために必要なインプットとアウトプット：顧客は製品にインプットを提供し、製品はアウトプットを提供する。例えば、Spotifyのプレイリスト（アウトプット）は、ユーザーの好み、好きな曲、好きなアーティスト、好きなジャンルなどのインプットに依存しているかもしれない。
- インプットとアウトプットの組み合わせ：顧客の要求は、同じインプットから同じアウトプットを期待するか、異なるインプットから異なるアウトプットを期待するかによって異なる。可能な入出力の組み合わせの数が増えれば増えるほど、特に規模が大きくなればなるほど、ルールベース・システムよりもMLを採用するケースが強くなる。
- 入力と出力のパターン：入力と出力がどのように関連しているかのパターンを認識することは、MLモデルの適切なタイプを決定するのに役立つ。明確なパターンがある場合、例えば顧客からのフィードバックを分析してセンチメントを判断するような場合、教師ありモデルや半教師ありモデルの方がLLMよりもコスト効率が良いかもしれない。
- コストと精度：規模が大きくなると、LLMの呼び出しは高価になり、その出力は、微調整や迅速なエンジニアリングを行っても、必ずしも正確ではありません。場合によっては、固定のラベルセットを使って入力を分類する教師ありモデルやニューラルネットワーク、あるいはルールベースのシステムの方が、LLMよりも良い選択かもしれない。
プロジェクトマネージャーが顧客のニーズを評価し、MLが正しい方向性かどうかを判断するために、上記の検討事項を簡単な表にまとめた。
顧客ニーズの種類 例 MLを導入する（する／しない／場合による） ML導入のタイプ 同じ入力に対して同じ出力を必要とする反復作業 オンラインフォームのEメール自動入力 いいえ これらの出力にはルールベースのシステムが適切である。 同じ入力に対して異なる出力を必要とする反復タスク 顧客は探索中であり、繰り返されるアクション（例：ログイン）ごとに新鮮な体験を期待している：
- クリックごとに新しいアートワークを生成
- StumbleUpon（覚えていますか？ はい - 画像生成 LLM
- 推薦アルゴリズム（協調フィルタリング） 異なる入力に対して同じまたは類似の出力を必要とする反復タスク - 小論文の採点
- 顧客のフィードバックからテーマを特定 場合による 入力と出力の組み合わせが単純であれば、決定論的なルールベースのシステムで十分かもしれない。
スケーリングによって、ルールベースのシステムには組み合わせが多すぎる場合は、次のことを検討する：
- 分類器
- トピックモデリング
ただし、入力にパターンが存在する場合に限る。
パターンが存在しない場合、LLMは単発のタスクに使用できる（ただし、教師ありモデルよりも精度が劣る）。 異なる入力に対して異なる出力を必要とする反復タスク - カスタマーサポートへの問い合わせ対応
- 検索機能 はい ML無しで、様々な入力と出力を大規模に扱うのは珍しい。
ルールベースのアプローチでは、膨大な数の順列を効率的に管理できない。考えてみよう：
- 検索補強生成（RAG）を用いたLLM
- 検索商品の決定木 異なるアウトプットを持つ非反復タスク ホテルやレストランのレビューを書く はい LLM以前は、このようなタスクには次のような特別に訓練されたモデルが必要だった：
- リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN）
- 次の単語を予測するための長期短期記憶ネットワーク（LSTM
LLMは現在、このシナリオに非常に適している。
主な教訓ハサミで済むときにライトセーバーを使うな。上記のマトリックスを使って、実装コストと出力精度の両方を考慮しながら顧客のニーズを評価し、スケーラブルで正確、かつコスト効率の良い製品を作りましょう。
シャランヤ・ラオはフィンテック・グループのプロダクト・マネージャーである。本記事で述べられている見解は筆者のものであり、必ずしも雇用主や関連団体の見解を反映するものではない。
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コメント (1)
0/500
![JustinKing]()
Interesting framework, but I wonder how they define 'outperform'? In my experience, traditional methods often win when data is scarce. 🤔 #AIvsTraditional
質問機械学習に適した製品は？
プロジェクト・マネージャーの回答はい。
冗談はさておき、ジェネレーティブAIの台頭は、どのようなユースケースが機械学習に最も適しているかという視点を劇的に変化させた。従来、MLは顧客体験における反復的で予測可能なパターンに適用されてきた。しかし今日では、膨大な学習データセットを必要とせずに、特定の形式のMLを使用することさえ可能になっている。
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この判断の指針となる重要な要素には以下が含まれる：
- 顧客のニーズを満たすために必要なインプットとアウトプット：顧客は製品にインプットを提供し、製品はアウトプットを提供する。例えば、Spotifyのプレイリスト（アウトプット）は、ユーザーの好み、好きな曲、好きなアーティスト、好きなジャンルなどのインプットに依存しているかもしれない。
- インプットとアウトプットの組み合わせ：顧客の要求は、同じインプットから同じアウトプットを期待するか、異なるインプットから異なるアウトプットを期待するかによって異なる。可能な入出力の組み合わせの数が増えれば増えるほど、特に規模が大きくなればなるほど、ルールベース・システムよりもMLを採用するケースが強くなる。
- 入力と出力のパターン：入力と出力がどのように関連しているかのパターンを認識することは、MLモデルの適切なタイプを決定するのに役立つ。明確なパターンがある場合、例えば顧客からのフィードバックを分析してセンチメントを判断するような場合、教師ありモデルや半教師ありモデルの方がLLMよりもコスト効率が良いかもしれない。
- コストと精度：規模が大きくなると、LLMの呼び出しは高価になり、その出力は、微調整や迅速なエンジニアリングを行っても、必ずしも正確ではありません。場合によっては、固定のラベルセットを使って入力を分類する教師ありモデルやニューラルネットワーク、あるいはルールベースのシステムの方が、LLMよりも良い選択かもしれない。
プロジェクトマネージャーが顧客のニーズを評価し、MLが正しい方向性かどうかを判断するために、上記の検討事項を簡単な表にまとめた。
| 顧客ニーズの種類 | 例 | MLを導入する（する／しない／場合による） | ML導入のタイプ |
|---|---|---|---|
| 同じ入力に対して同じ出力を必要とする反復作業 | オンラインフォームのEメール自動入力 | いいえ | これらの出力にはルールベースのシステムが適切である。 |
| 同じ入力に対して異なる出力を必要とする反復タスク | 顧客は探索中であり、繰り返されるアクション（例：ログイン）ごとに新鮮な体験を期待している： - クリックごとに新しいアートワークを生成 - StumbleUpon（覚えていますか？ | はい | - 画像生成 LLM - 推薦アルゴリズム（協調フィルタリング） |
| 異なる入力に対して同じまたは類似の出力を必要とする反復タスク | - 小論文の採点 - 顧客のフィードバックからテーマを特定 | 場合による | 入力と出力の組み合わせが単純であれば、決定論的なルールベースのシステムで十分かもしれない。 スケーリングによって、ルールベースのシステムには組み合わせが多すぎる場合は、次のことを検討する： - 分類器 - トピックモデリング ただし、入力にパターンが存在する場合に限る。 パターンが存在しない場合、LLMは単発のタスクに使用できる（ただし、教師ありモデルよりも精度が劣る）。 |
| 異なる入力に対して異なる出力を必要とする反復タスク | - カスタマーサポートへの問い合わせ対応 - 検索機能 | はい | ML無しで、様々な入力と出力を大規模に扱うのは珍しい。 ルールベースのアプローチでは、膨大な数の順列を効率的に管理できない。考えてみよう： - 検索補強生成（RAG）を用いたLLM - 検索商品の決定木 |
| 異なるアウトプットを持つ非反復タスク | ホテルやレストランのレビューを書く | はい | LLM以前は、このようなタスクには次のような特別に訓練されたモデルが必要だった： - リカレント・ニューラル・ネットワーク（RNN） - 次の単語を予測するための長期短期記憶ネットワーク（LSTM LLMは現在、このシナリオに非常に適している。 |
主な教訓ハサミで済むときにライトセーバーを使うな。上記のマトリックスを使って、実装コストと出力精度の両方を考慮しながら顧客のニーズを評価し、スケーラブルで正確、かつコスト効率の良い製品を作りましょう。
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