大規模言語モデルを用いた特定ドメインオントロジー構築

皆さんは「オントロジー」という言葉を聞いたことがありますか？ちょっと難しそうに聞こえるかもしれませんが、これは、人間もコンピューターも、ある分野の情報をきちんと理解し、整理するために使う「情報の地図」のようなものです。例えば、医療の分野なら病気や薬、治療法といった情報を、きちんと整理しておかないと、お医者さんもコンピューターも混乱してしまいますよね。こうした情報の地図作りは、専門家が一つ一つ手作業で行うことが多く、時間も手間もかかります。そのため、特定の分野では、こうした「情報の地図」が十分に用意されていないのが現状です。

そこで注目されているのが、最近めきめきと賢くなっているAI、特に「大規模言語モデル（LLM）」です。LLMは、まるで人間のように文章を理解したり、作り出したりするのが得意ですよね。この賢さを、情報の地図作り、つまりオントロジー作りに活かそうという研究が進んでいます。今回ご紹介する研究では、LLMを「その分野の専門家」に見立てて、新しい情報の地図を自動で作れるか実験しました。具体的には、ブラジルが持つ広大な海上の領土（「ブルーアマゾン」とも呼ばれています）を題材に、GPT-3.5とGPT-4という2つのAIを使って20個の情報の地図を作ってみたんです。

そして、作った地図を人間の専門家に見てもらったところ、AIは全体としてまとまりのある情報の地図を作れることが分かりました。しかし、AIが作った地図は、そのままでは文脈にぴったり合っているとは言えず、人間の専門家による「微調整」がまだ必要だという結果になったのです。つまり、AIは「たたき台」としては優秀だけれど、最終的な仕上げは人間にお任せ、という状況のようです。AIの進化は目覚ましいですが、専門知識が深く関わる分野では、まだまだ人間との協力が不可欠なんですね。