成果報酬モデルによるテキストからSQLへのテスト時検証

皆さんは、AIに「このデータから、〇〇に関する情報を抽出して、表にして」なんて指示をしたことはありますか？ AIがうまく答えてくれると嬉しいですが、たまに「あれ？なんか違うな」ってこともありますよね。特に、AIがデータベースから情報を引き出すための「SQL」という言葉に変換するタスクは、AIの賢さを測る上でとっても大事な分野なんです。

これまでのAIの賢さチェック方法には、いくつか決まったやり方がありました。例えば、「AIにいくつか答えを作らせて、一番良さそうなものを選ぶ」とか、「たくさんのAIに同じ質問をして、一番多く出た答えを選ぶ」といった方法です。でも、これらの方法は、AIが作った答えが本当に意味的に合っているか、というよりは、見た目や形式が整っているか、といった表面的な部分で判断しがちでした。つまり、AIの「深い理解度」を見抜くのが難しかったんです。

そこで今回注目されているのが、「報酬モデル」という新しい考え方です。これは、AIが作った答えに対して「どれくらい良いか」を点数付けする仕組み。特に、今回の研究では、AIがSQL文を作るタスクに特化した「成果報酬モデル（ORM）」というものを、テストの段階で使うことを提案しています。ORMは、AIが作ったSQL文が、元の指示（テキスト）とどれだけ意味的に合っているかを学習して、点数をつけることができます。これは、AIの「理解力」を直接評価できる、画期的なアプローチと言えるかもしれません。

さらにすごいのは、このORMを効率的に育てるための新しいシステム「GradeSQL」も開発したことです。GradeSQLを使えば、人間が一つ一つ「このSQL文は正しい」とか「間違っている」と教えなくても、AI自身が自動でたくさんのSQL文の候補を作り、それを実行して正しさを判断し、ORMを学習させてくれます。つまり、AIの「先生」役を自動化しちゃうわけです。この仕組みで、AIが生成したSQL文の精度を、より正確に、そして効率的にテストできるようになることが期待されています。