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。

1. 導入(5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
2. 直感(2分)：日々使う4つのLLMの個性を紹介（Geminiは敬語マシマシ派、など）
3. 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。会場で「人間 vs LLM」当てクイズ含む
4. 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
5. ツール化(4分)：最適化されたプロンプトで /keigo（コンパイル）と/dekeigo（敬語を教科書の日本語に戻すデコンパイル）というカスタムスキルを作成。デモ含む