【デジタルMATSUMOTOの勝手に解説】デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック」④設計・開発時
デジタル庁「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」のデジタルMATSUMOTO解説シリーズです。
※リアル松本は策定等には関わっていないのですが「AI事業者ガイドライン」を参考にしてくれているとのことです。
デジタルMATSUMOTOの解説
日本のデジタル庁が日本の行政サービスや行政職員によるテキスト生成AIの利用に向けて「テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（α版）」を作成しています。
以下「設計・開発時のテキスト生成AI固有の留意」の内容になりますが、このガイドブックに含まれる「特徴的な論点」「ガイドブックを実践する上で重要なポイント」について1000文字程度で解説してください。
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※補足：各章では以下4つのユースケースを想定して、留意点を検討しています。
・ユースケース1.チャットインターフェースでサービス利用者とインタラクティブに対話する機能としてテキスト生成AIをオンライン処理で用いる
・ユースケース2.大量の文章に対してラベル付けやテキストデータ変換、その他翻訳や要約や文章作成等の自然言語処理を行う機能としてテキスト生成AIをバッチ処理で用いる
・ユースケース3.情報検索を目的としたサービスで検索エンジンの補助としてテキスト生成AIをオンライン処理で用いる
・ユースケース4.ダッシュボードやソースコード等をサービス利用者の自然言語により記述可能にする機能としてテキスト生成AIをオンライン処理で用いる
{＊＊第5章のテキスト＊＊}
特徴的な論点
1. 生成物の品質保証の困難さ:
テキスト生成AIは、その生成物の品質を完全に保証することが難しいです。生成物が期待通りの品質でない場合のリスクを軽減するため、設計・開発段階での対策が必要です。
2. 生成結果のばらつき:
テキスト生成AIは同じ入力でも異なる結果を生成することがあり、ばらつきが生じるリスクがあります。これは特に、品質評価やテストにおいて重大な課題となります。
3. 品質評価の困難さ:
テキスト生成AIの生成物の品質評価は、数値やラベルの予測と異なり、定量的な評価が難しいです。評価には人間の主観が入りやすく、バイアスが混入しやすいリスクがあります。
4. テストケースのカバレッジ不足:
テキスト生成AIの入力が自然文であることから、テストケースのカバレッジを十分に確保することが困難です。これにより、実際の運用時に想定外の問題が発生する可能性があります。
ガイドブックを実践する上で重要なポイント
1. 生成物の出力形式を指定する:
プロンプトで出力形式を指定することで、期待する内容に近づけ、推論の過程を誘導しやすくなり、エラー判定も容易になります。これにより、生成物の品質向上とばらつきの軽減が期待できます。
（✅リアル松本のコメント：プロンプトテンプレート等で暗黙的にCoT等を入れちゃうというのも、1つの方法かと思います）
2. 品質評価のためのテスト戦略の確立:
テスト戦略には、生成物のばらつきを抑えるためのパラメータ調整や、同じ入力で何度もテストを行う方法が含まれます。さらに、テストケースを増やすために、過去のやり取りや言い換え処理を利用することが重要です。
3. 定性評価のリスク軽減:
評価者の主観に基づくバイアスを抑えるために、評価観点や基準を明確にし、複数人で独立に評価を行うことが推奨されます。これにより、バイアスの影響を最小限に抑えられます。
4. 機械的な品質評価手法の導入:
人手による評価のコストや時間を抑えるために、機械的な評価手法を導入することが有効です。これには、n-gramやTransformerをベースとした技術が含まれます。
5. テスト済みの生成物のみを利用する:
テキスト生成AIの生成物の品質を確保するために、事前にテストしたケースのみを利用することが推奨されます。これにより、オンライン処理ではなくバッチ処理で生成物を用いることでリスクを軽減できます。
6. 継続的な品質管理:
適切な品質保証プロセスを確立し、継続的な品質管理が重要です。これにより、テキスト生成AIの生成物の信頼性を高めることができます。
（✅リアル松本のコメント：最初から保証基準を作るのは難しいので、テストケースとテスト手法を何度も改善していくことが重要ですね）
回答時間：0:00:26.662576
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リアル松本のコメント
生成AIに限らず、「AIの品質保証」は本当に難しい問題だと思います。
こればかりは実践を積み重ねていくしかないかなと・・・
デジタルMATSUMOTOが参照した情報
2024-03-10時点の知識[カテゴリ：AIの信頼性、類似度：20.723][実践AIガバナンス]汎用目的AIサービスにおけるリスクマネジメント
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