ニホンゴ食べません。LLMで敬語コンパイラを作ってみた

問題提起

「はい」と打ちたいだけのメール返信を「お世話になっております。かしこまりました。よろしくお願いいたします」に組み立てる日々。敬語とboilerplateを多用するビジネス日本語は私が大学で学んだ日本語とあまりにも違う。
LLMに添削してもらえるようになって助かった部分もあるが、「堅すぎる」と言われたこともあり過剰な敬語も避けなければならない。

エンジニアとして、自分の悩みをツールで解決したい、そんな思いで敬語コンパイラを作った。LLM専門家ではない普通のPythonエンジニアが、複数のLLMを比較した上で、自然な敬語およびビジネスメールを書けるツールを設計してみた。また、日本語は言葉通りに受け取れないことも多いため（例：「行けたらいく」は「いかない」を意味する）、ビジネス日本語を解読するツールも合わせて作ってみた。

構成

教科書の日本語をビジネス日本語に「コンパイル」するLLMを、Pythonで比較・改善し、再利用可能なツールに仕上げるまでの実体験を共有する。対話型のセッションにすべく、クイズなどを多く使う予定。

導入(6分)：非ネイティブのサラリーマンの悩みを説明。例：「アップデートありますか」を「忙しい中恐縮ですが、その後のご状況いかがでしょうか」としたい
データ(12分)：Python製の評価スクリプトで教科書の日本語→ビジネス日本語の変換タスクを自作評価で定量比較
最適化(7分)：DSPyライブラリを使って、評価結果でプロンプトを自動チューニング。会場で「人間 vs LLM敬語バトル」含む
ツール化(3分)：最適化されたプロンプトで /keigoというカスタムスキルを作成。デモ含む
Q&A (2分)

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私は19歳で日本に留学した、非ネイティブ日本語話者です。10年以上日本語を勉強し、日本に住んできました。今は日本の会社に勤め、業務上のSlackやメールはほとんど日本語です。日本語のビジネスメールをどう書けば良いか、行間をどう読めば良いか、常々悩んでいます。

Python歴は8年ほどで、バックエンド開発やデータ分析などの業務で使ってきました。今はAIスタートアップで働いており、自作のAIエージェント・スキルを共有し合う環境にいます。このような個人AIツールを作ったりしてAIを活用した仕事のあり方を模索しています。

What discussions can you have with attendees through this talk?

サラリーマンの皆さんと、以下の議論ができればと考えています。ネイティブ日本語話者からの意見も、非ネイティブからの意見も大歓迎です。多様な背景の参加者が同じ部屋にいるからこそ成立する議論を目指しています。

日本語でビジネスメールを書くとき、悩むことありますか？どうしていますか？
敬語コンパイラを使わない方がいいのはどんな時ですか？
（ネイティブ向け）「自然な敬語」をどうやって評価しますか？

また、トーク中には実例を画面に出して「これ、人間とLLMどっちが書いた？」を会場で当ててもらうコーナーも設ける予定です。

Based in Tokyo, Sau is a practical Python practitioner who currently works as a Cybersecurity Engineer at Sakana AI. She is a heavy user of her password manager.