データサイエンスセンターでは、大規模言語モデル（LLM）による文書レビューを活用し、従来の方法と比較して、企業ガバナンスの課題における研究手法の精度と効率を検証しました。
我々のチームは、1000点以上の文書から特定の関連企業間の関係が指摘されたケースを見つけ出すことを目標にしていました。プリプロセス後、ターゲットとなるキーワード検索を使ってLLMが関連内容を分析しました。その結果、LLMは手作業でレビューする必要があるとされるコンテンツをわずか15件に絞り込みました。
伝統的なレビュープロセスと一致するように、LLMによる支援を受けたレビューでも真の正解は得られませんでしたが、このプロセス自体が、過去のやり方に変革をもたらす大きな手がかりとなりえるのです。
出典 : LLM-Driven Methodology Enhances Data https://www.cornerstone.com/insights/cases/llm-driven-methodology-enhances-data/
