なぜ大学の先生から民間企業へ？LLM研究者の生活スタイルやキャリアの差とは - SB Intuitions

画像提供：マイナビニュース

昨今はやりのLLM（Large Language Models：大規模言語モデル）。LLMや生成AIには業務効率化や一部の業務を代替できる可能性があり、「人間の仕事を奪う」といった意見も各所で見られる。筆者もマイナビニュースTECH＋編集部としてテキストを扱う仕事をしているわけなので、無論ひとごとではない。

実際に、生成AIは記事を執筆する業務にも一部では非常に役立つ。だがしかし、プレスリリースを基にした文章要約や補足情報の検索・追加をはじめ、インタビュー記事の構成や執筆を完全に生成AIが代替するのはまだ難しいだろう。文章としての正確性はもちろんのこと、ハルシネーションや情報の正確性は最終的に人間がチェックする必要がある。最新技術と上手に付き合っていけたらと思う。

そうした中、以前参加したイベントで、日本語に特化して開発されたLLMは、特に日本の文化や歴史といった詳細な知識が求められるタスクで高い性能を発揮することを知った。それは、ソフトバンク100%出資子会社のSB Intuitionsが日本語最高性能を目指して開発を進めるLLMだ。

そこで今回、SB IntuitionsでLLMの研究開発に携わる2人の研究者に話を聞いた。2人とも、アカデミア（大学研究機関）での経験を積んでから同社で民間企業のキャリアをスタートした経歴を持つ。アカデミアと民間企業の研究生活の違いや、今後のキャリアの目標などを紹介したい。「これから進学するか就職するか」「このまま研究生活を続けてよいのか」と悩んでいる人も、ぜひ参考にしてほしい。

岡照晃氏
2013年 日本学術振興会, 特別研究員（DC2）
2015年 奈良先端科学技術大学院大学博士後期課程修了, 博士（工学）
2015年 京都大学, 大学院 情報学研究科 知能情報学専攻 知能メディア講座, 特定研究員
2016年 国立国語研究所, 言語変化研究領域, プロジェクト非常勤研究員
2016年 国立国語研究所, コーパス開発センター, 特任助教
2021年 東京都立大学, 日野キャンパス システムデザイン学部 情報科学科 小町研究室, 特任助教
2023年 一橋大学, ソーシャル・データサイエンス研究科, 特任助教
2023年 東京都立大学, 客員研究員
2023年11月 SB Intuitions 所属
【現在の業務内容】
事前学習モデル（チャット形式の質問応答を学習する前段階のLLM）の性能評価に従事。評価に使うデータセットや、それらに合わせた評価方法・評価尺度の策定を行なっている。