「どれがいいですか？」と聞きたくなっちゃう理由
! 複数案を出して「どれがいいですか？」と委ねてしまう構造を、悪者にせず丁寧に解きほぐしてみた考察です。若手の方にも、マネージャーの方にも読んでもらえると嬉しいです。 「どれがいいですか？」に、もう価値がないかも 「3案考えてきました、どれがいいですか？」 以前は、複数案を出して整理してくること自体に価値がありました。情報を集めて、選択肢を並べて、評価軸を作る、そのHOWに時間とスキルが必要だったから。 でもこれからの時代はAIが案を出します。クライアントもそれを知っている。案を並べる手間をAIが担うのが当然になった世の中では、「こんな案を考えました、どれがいいですか？」は何か物足...
出典: Zenn AI（配信元の紹介文より引用）
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編集部の実践記録から
大きいモデルなら自社の言葉も通じるのか？1,173問・54モデルで正答率が25.66%〜82.18%に開いた検証
UAEのTechnology Innovation Instituteが、エミラティ方言を扱う1,173問のベンチマーク「Alyah」で54モデルを評価しました。同じ問題セットで正答率は25.66%から82.18%まで開き、4択の偶然正解25%と区別できないモデルもありました。自社の言葉づかいで測る必要性を示す実例です。
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AIエージェントは設備の現場業務をどこまで任せられるのか？最良モデルでも計画68.2%・実行72.4%、複数連携では47%
IBM Researchが公開したAssetOpsBenchは、産業設備の運用業務をAIエージェントに解かせるベンチマークです。最良のGPT-4.1でも計画68.2%・実行72.4%にとどまり、実運用可否の基準である85点に到達したモデルはゼロ。複数エージェントを連携させると47%まで落ちました。中小企業が自動化の範囲を決める材料になります。
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公開ベンチマークのスコアはそのまま比較に使えるのか？同じLLaMA 65BのMMLUが63.7と48.8に割れている
Hugging FaceとEvalEval Coalitionが、22,000超のモデル・2,200のベンチマークにまたがる229,000件の評価結果を1か所に集約しました。そこで露わになったのは、同一モデル・同一ベンチマークでもスコアが63.7と48.8に食い違うという事実です。ベンダー提示の点数をどう扱うべきかを整理します。
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