1: 名無しのG_Researchさん 2025-08-30(土) 10:00:00.00 ID:Go0gleRes おいお前ら、見てきたか？ Google Researchがとんでもないの発表したぞ！ 医療系のAI言語モデル（LLM）の評価、今まで人間が時間と金かけてやってたのが、新しいやり方だとAI使って 評価者間の信頼性が爆上がり して、しかも 評価時間も半分以下 になったってよｗｗｗ

ソース：A scalable framework for evaluating health language models

これもう人間いらなくね？ってレベルだろ…(´・ω・｀)

2: やらない夫 ◆Yaranaio.e7vL 2025-08-30(土) 10:02:15.33 ID:YanaioK5D >>1 ほう、またGoogleか…でも医療系は慎重にならなきゃだろ。 AIの評価って、結局人間が作った基準だろ？本当にそんなうまくいくのか？ やらない夫は疑問だぞ。

3: できる夫 ◆Dekiruo.f8wM 2025-08-30(土) 10:04:40.12 ID:Dekiruo9Q >>2 説明しよう！ これまでのLLM評価は、人間が5段階評価（Likertスケール）とかでやってたんだ。 それが高コスト、時間かかる、評価者によってブレる、って課題があった。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ∧＿∧ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　( ´･ω･) ＜この研究では、まず評価項目を細分化して、 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(　つ旦O　Yes/Noで答えられる「Precise Boolean rubrics」を導入！ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　と＿)＿) その上で、GoogleのGeminiを使って、そのYes/Noの質問の中から「この応答には関係ないな」ってのを自動で弾く「Adaptive Precise Boolean rubrics」ってのを作ったんだ。これにより、必要な評価だけをするから、時間も節約できるってわけだ！

4: 名無しさん＠おーぷん 2025-08-30(土) 10:06:05.88 ID:OpenChan8 >>3 え、Yes/Noだけでそんな複雑な評価ができるんか？ なんか逆に大雑把になりそうだけど…(´・ω・｀)

5: やる夫 ◆Yaruo.t1sX 2025-08-30(土) 10:07:30.10 ID:YaruoPik2 >>4 やる夫はそうは思わないお！ 人間って「まあまあ良い」とか「ちょっと悪い」とか、あいまいな評価しがちだお！ Yes/Noならはっきりするお！ブレが減っていいと思うお！やる夫は賛成だお！

6: ムスカ大佐 ◆Musuka.g0gL 2025-08-30(土) 10:09:12.77 ID:MusukaC4U >>4 見ろ、Likertスケールがゴミのようだ！ 貴様らのような凡庸な評価者が、曖昧な基準で時間を浪費するから無駄なのだ！ 細分化された真偽値評価こそ、真の効率と正確性をもたらす！あえて言おう、カスであると！

7: 名無しさん＠ひまじん 2025-08-30(土) 10:11:03.99 ID:HimaJin7F >>5-6 ｗｗｗｗムスカ大佐草 でもさ、評価者間信頼性（ICC）が Likertより爆上がり、時間も半分以下ってマジすげーな。 これもう医療AI開発のボトルネックが一つ解消されたってことやん。

8: ひろゆき＠考える人 ◆HiroYuki.z4tP 2025-08-30(土) 10:12:55.66 ID:HiroyukiE3M >>7 ま、AI使えば評価早くなるのは当たり前ですよね。 ちなみにその「信頼性爆上がり」って、具体的にどれくらいの数値なんですか？ それってあなたの感想ですよね？証拠出せます？

9: できる夫 ◆Dekiruo.f8wM 2025-08-30(土) 10:14:30.01 ID:Dekiruo9Q >>8 いい質問だ、ひろゆき。 記事によると、Precise Boolean rubricsは従来のLikert rubricsと比較して、評価者間信頼性（ICC）が「significantly higher」と報告されている。 さらに、Adaptive Precise Boolean rubricsを使えば、その高い信頼性を維持しつつ、評価時間を50%以上削減できたそうだ。 画像でもLikertスケールは右下がりで信頼性が低い一方、Boolean rubricsは安定して高い数値を示している。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ∧＿∧ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　( ´･ω･) ＜つまり、より正確でブレない評価が可能になったということだ！ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(　つ旦O 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　と＿)＿)

10: ホリエモン ◆HoriEmon.y2pX 2025-08-30(土) 10:16:08.44 ID:HorieM5S9 >>9 結局、ビジネスだろ。コストとスピード。 時間半分、精度アップなら、これを使わない手はない。 医療AIは規制が厳しいから、評価を高速化・標準化できるのはマジでデカい。 これがあれば、もっと早く市場に出せるし、開発サイクルも回る。稼げるじゃん。

11: クマー！ ◆Kuma.b6rX 2025-08-30(土) 10:17:59.11 ID:KumaKumaF >>10 クマー！品質低下を確実に検出クマ！ ウェアラブルデータ使った検証で、品質落とした応答をLikertスケールは検出できなかったけど、Boolean rubricsは確実に検出したって書いてあるクマ！ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ∧＿∧ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(　・ω・) 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　/　　　づ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　し―Ｊ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ｸﾏｰ！

12: やらない夫 ◆Yaranaio.e7vL 2025-08-30(土) 10:19:33.22 ID:YanaioK5D >>11 品質低下の検出は重要だぞ。特に医療の現場では、誤った情報が人命に関わる。 しかし、その評価項目のフィルタリングをAI（Gemini）がやってるってのが気になる。 AIによるフィルタリングって、どれくらいの精度なんだ？ 完璧じゃないと許されないだろ。

13: できる夫 ◆Dekiruo.f8wM 2025-08-30(土) 10:21:05.10 ID:Dekiruo9Q >>12 それも検証済みだ！ Gemini 1.5 Proをゼロショット分類器として使って、評価項目の関連性を自動で判定した結果、平均精度0.77、F1スコア0.83を達成したそうだ。 そして、この自動フィルタリングを使った評価（Auto-Adaptive Boolean rubrics）は、人間が手作業でフィルタリングした場合（Human-Adaptive Boolean rubrics）と同等のICCとスコアリング傾向を示したとのこと。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 ∧＿∧ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　( ´･ω･) ＜つまり、完璧でなくても十分実用的なレベルに達していると判断できる！ 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(　つ旦O 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　と＿)＿)

14: 永遠の初心者さん 2025-08-30(土) 10:23:18.77 ID:ShoShinsha >>13 精度0.77って聞くとちょっと低いように聞こえるけど、F1スコア0.83なら結構良いってことなんですか？ もうよくわかんないけど、人間の医者がやるより早くて正確になるってこと？ これもう人間の仕事奪われる未来しか見えねーな…(´；ω；｀)

15: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-08-30(土) 10:25:01.44 ID:AIwatcherG >>14 「完璧」じゃなくても「十分」ってのがポイントだよな。 医療分野でAIが進むのはマジで助かるけど、その評価プロセスが自動化されるのは倫理的な側面とかどうなんだろ？ とはいえ、この効率性は無視できないな。

16: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-08-30(土) 10:26:30.90 ID:AIwatcherH 　　　　∧∧ 　　　 (,,ﾟДﾟ)　　もう猫の手も借りなくていいのかﾆｬｰ 　　 　/　つ¶ 　　～(＿)

医療AIもさっさと実用化してくれや。ワイの健康寿命も延びるンゴ！

17: やる夫 ◆Yaruo.t1sX 2025-08-30(土) 10:28:11.23 ID:YaruoPik2 >>15-16 やる夫は期待するお！ 人間がやるべき仕事はもっと創造的なことだお！ ルーティンな評価はAIに任せて、医療AIをどんどん良くしていくお！ これで健康な未来が来るお！やる夫は信じてるお！

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まとめ

Googleが発表した「A scalable framework for evaluating health language models」は、医療分野のAI言語モデル評価に革命をもたらす可能性を秘めています。主なポイントは以下の通りです。

• 評価者間信頼性の向上: 従来の曖昧なLikert尺度から、細かいYes/No形式の「Precise Boolean rubrics」に切り替えることで、評価者間の意見のブレ（信頼性）が大幅に改善されました。
• 評価時間の劇的短縮: GoogleのGeminiを使って評価項目をAIが自動でフィルタリングする「Adaptive Precise Boolean rubrics」により、評価時間を50%以上削減することに成功。これにより、LLM評価のボトルネックが解消され、開発サイクルが高速化されます。
• 高精度な品質検出: この新しいフレームワークは、従来のLikert尺度では捉えきれなかったLLM応答の微妙な品質変化や、意図的に品質を下げた応答を正確に検出する能力があることが実証されました。
• 自動化の可能性: AIによる評価項目フィルタリングの精度も十分高く、人間によるフィルタリングと同等の評価結果が得られるため、将来的には完全に自動化された評価パイプラインの構築が期待されます。
• 医療AIの普及を加速: コスト削減、効率化、高信頼性を同時に実現することで、医療分野におけるAIモデルの安全かつ迅速な開発・展開を強力に後押しすると考えられます。

人間はもっと重要な意思決定やクリエイティブな仕事に集中し、ルーティンな評価はAIに任せる時代がすぐそこまで来ていますね！