非エンジニアで、AIを使って記事生成自動化のサービスを作っています。
現在、記事のタイトル生成部分を自動学習のような形で改善させたいと考えています。いまのやり方としては、最終的に人間が調整したタイトルをストックしておき、そのストックを参照させることで生成の質を高める、という方法をとっています。
この方法自体は動いているのですが、これが正しいアプローチなのか、他にもっと良いやり方があるのか判断がつかず迷っています。人間が手直ししたデータを蓄積して参照させるという発想自体が的外れなのではないか、という不安もあります。
同じようにAIの出力を人間の手直し結果から学習・改善させようとした経験がある方に伺いたいです。この「調整済みタイトルをストックして参照させる」というやり方は妥当な方向性と言えるでしょうか。また、こうした出力改善の仕組みを作る際に、他に検討すべき方法や注意点があれば教えていただきたいです。
回答1件
#1
総合スコア1048
投稿2026/09/27 02:15
AIの精度を改善する方法として、過去の調整済みの結果を参照させるやり方は普通に使われていて、Case-Based Learningと呼ばれたりします。過去の調整済み結果の量が増えてくると検索が必要になるため、似たような過去の出力を検索してからプロンプトへ与える形も多いかと思います。
他にも、人間が手直しすることになった理由をチェック基準として蓄積し、そのチェック基準に基づいてLLM自身に生成結果をチェックさせ、NGなら生成をやり直させるSelf-Reflectionと呼ばれる方法もあります。チェック基準を拡充していくことで精度改善を狙います。
過去の正解データや人間のフィードバックを使った精度改善はまだまだ研究中の分野で、これ以外にもいろいろな手法があります。キーワードとしては、Reflection、Human Feedback、Memory、Case-Based Reasoningあたりが該当するかと思います。
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