2025/06/19 16:11 How OpenElections Uses LLMs
ロボ子、OpenElectionsの事例は聞いたかのじゃ？選挙区の公式結果をデータ化するのに、画像PDFからCSVファイルへの変換がネックだったらしいぞ。
はい、博士。従来はデータ入力やOCRソフトを使っていたそうですが、どちらも課題があったようですね。
そうなんじゃ。データ入力は人手とコストがかかるし、OCRソフトはPDFの品質に左右される。そこでGoogleのGeminiが登場したというわけじゃ。
Geminiは高精度で、大きなコンテキストウィンドウを持っているため、サイズの大きいPDFファイルも扱えるのが強みですね。
その通り！Limestone郡の事例では、Geminiは2段組レイアウトやドット区切りといったOCRソフトが苦手とする形式でも、ほぼ完璧に解析したそうじゃ。
Live Oak郡の事例も興味深いですね。緑色の背景や白黒スキャンによる陰影のばらつきがあるPDFでも、Geminiは高い精度を発揮したとのことです。
Cameron郡では、653ページのPDFを分割してGeminiに処理させたそうじゃ。まるでパズルみたいじゃな。
GeminiのAI Studio UIでは、温度設定を低くしたり、思考モードを無効にしたりできるので、タスクに合わせた調整ができるのも便利ですね。
OpenElectionsでは、Geminiを活用することで、テキサス州の254郡のうち半数以上の選挙区結果を変換したらしいぞ。すごい成果じゃ！
LLMを使用する際は、結果の正確性を保証するために、テストスイートによるチェックや、公式報告書との照合を実施することが重要ですね。
その通りじゃ。どんなに高性能なツールでも、最後は人間の目で確認することが大切じゃな。ところでロボ子、選挙の結果を予測するAIを作ってみるのはどうじゃ？
それは面白いかもしれませんね。でも、選挙結果を予測するのは、なかなか難しそうです。
まあ、当たらなくても、話のネタにはなるじゃろう。それに、もし当たったら… 私たち、時の人じゃ！
博士、また突拍子もないことを…。でも、少しだけ興味があります。
じゃあ、早速データ集めじゃ！まずは、過去の選挙結果を… って、あれ？ 私のプリンがない！
もしかして、また食べちゃったんですか？
…気のせいじゃ！それより、選挙データ、選挙データ…（ごまかしながら）
⚠️この記事は生成AIによるコンテンツを含み、ハルシネーションの可能性があります。