AIシステムの品質と成功率を向上させるReflection 機械学習の社会実装勉強会 第41回 (2024/11/30) 1

自己紹介 名前: 西岡 賢一郎 X: @ken_nishi LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/kenichiro-nishioka/ Facebook: https://www.facebook.com/kenichiro.nishioka note: https://note.com/kenichiro YouTube: https://www.youtube.com/@kenichiro-nishioka 経歴 東京大学で位置予測アルゴリズムを研究し博士 (学術) を取得 東京大学の博士課程在学中にデータサイエンスをもとにしたサービスを提供する株式会社トライディアを 設立 トライディアを別のIT会社に売却し、CTOとして3年半務め、2021年10月末にCTOを退職 株式会社データインフォームド (CEO)・株式会社ディースタッツ (CTO)・CDPのスタートアップ (Sr. CSM) 自社および他社のプロダクト開発チーム・データサイエンスチームの立ち上げ経験 2

本日の課題認識 1. 通常のAIの課題 単一の応答に依存 回答の修正に人間が介入 2. 解決の方向性 人間の学習プロセスからヒントを得る 振り返り（Reflection）の重要性 システマティックな改善プロセス 3

人間の学習プロセスに学ぶ 1. 行動のみする人の特徴 とにかく行動するが、振り返りをしないタイプ 結果：アウトプットは早いが品質が低い 2. 自己反省をして改善する人の特徴 行動後に結果を振り返り、次に活かすタイプ 結果：徐々に改善・成長を実現 AIにもこの能力を実装することが重要 4

なぜAIにReflectionが必要か？ AIの自己評価による品質向上 AIが自信の生成した回答を評価し，それを元に修正 人間が介入せずに回答を修正することができる 回答に応じて評価を柔軟に修正可能 初期プロンプトにすべての条件を書く必要がない 生成された回答に応じて評価・修正が可能 5

Reflection Agentのアーキテクチャ 生成された回答をLLMに評価させ修正する 6

エッセイ改善の例 初期エッセイ（抜粋） 環境保護は私たちの未来にとって重要です。 地球温暖化は深刻な問題です。 私たちは行動を起こす必要があります。 Reflectionプロセス 1. 評価：具体性不足、データ欠如 2. 改善案：統計データ追加、具体例提示 改善後 環境保護は、人類の持続可能な未来に不可欠です。 IPCC の2023 年報告によると、過去10 年で世界の平均気温は1.1 ℃上昇し、生態系に深刻な影響を及ぼしています。 例えば、北極圏の氷床面積は年間約13% の割合で減少し... 7

デモ: ビジネスアイディア生成Agent Reflection Agentのやること テーマに沿ってビジネスアイティアを生成 投資家目線で批評・修正点の提示 投資家からのフィードバックを元にビジネスアイディアを修正 ソースコード https://github.com/knishioka/machine-learning- workshop/blob/main/langchain/reflection_agent.ipynb 8

Reflection Agentの実務活用例 1. カスタマーサポート Before: 一般的な応答 After: 過去の類似ケース参照による最適解提示 2. 技術文書作成 Before: 基本的な仕様書 After: エッジケースを考慮した包括的文書 3. コードレビュー Before: 表面的なチェック After: セキュリティ面も含めた多角的レビュー 9

今後の展望：Reflectionの進化 1. 現在のReflection（反省者型） 行動後の振り返りと改善 エラー検出と修正 品質向上の実現 2. 将来の発展（戦略的行動者型） 事前の仮説設定と計画立案 結果予測に基づく最適化 自律的な意思決定と改善 10

結論：ReflectionがもたらすAIの進化 1. 品質向上 エラー率の低減や一貫性の向上や文脈理解の深化が期待できる 2. 効率化 人間が介入する必要がなくなり，作業時間の短縮ができる 3. 発展の可能性 戦略を練る高度な自己改善能力などを設けることにより，より人間に近いシステ ムとなる 11

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