AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「業務問い合わせにAIを導入すべきだ」と言われましてね。ただうちの現場で一番怖いのは、AIが自信満々で間違ったことを言うことなんです。これって要するに、AIに「分からない」と言わせられれば安心、ということでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つです。まず、AIが勝手に答えないようにする仕組み。次に、AI自身がどのくらい確信しているかを示す仕組み。最後に、それらを学習で一体化する仕組みです。今日はそのうちの一つ、RLHFを使って未解答（unanswerable）を扱う新しい考え方を噛み砕いて説明しますよ。
RLHFって聞いたことはありますが、難しそうで。簡単に言うとどんなものなんでしょうか。投資対効果を説明できるとありがたいです。
RLHFは”Reinforcement Learning from Human Feedback”（人間の評価を使った強化学習）です。例えるなら、工場で新人社員が作業する際に先輩が評価して給料を調整するような仕組みです。投資対効果で言うと、導入初期に人の評価コストを払ってでもモデルの誤答を減らせば、誤案内によるクレームや作業ミスの削減で中長期的に効果が出ますよ。
なるほど。では今回の研究は何を新しくしたのですか。外部の判定器を置くのとどこが違うのですか。
重要な点です。従来は”外部分類器（external classifier）”を別に作って「答えられるかどうか」を判定することが多かったです。しかしこれはエンジン（生成モデル）と判定器で意見が割れると矛盾が生じます。今回のアプローチは、判定の仕組みをモデルの生成プロセスそのものに組み込み、モデルが自ら「保留（abstain）」するように学ばせます。要するに、判定を外から押し付けるのではなく、モデルの中で自己判断できるようにしたのです。
それは直感に合いますね。けれど現場で使うには、「モデルがどれだけ自信があるか」を可視化できないと怖いです。研究ではどうやってその自信を測っているのですか。
良い質問です。研究では生成された応答列の平均対数確率を”confidence score”（確信スコア）として定義しています。これは簡単に言えば、モデルがその返答をどれだけ確信して生成したかを、言葉ごとの確率の平均で示す指標です。自信が高ければ高いほどスコアは良くなり、RLHFの報酬関数にもそのスコアが組み込まれますので、正しく“保留”すべきときに保留を選びやすくなるんです。
これって要するに、AIが「これは自分では答えられない」と点数で示してくれるから、人間が介入しやすくなるということですか？
はい、その通りです。要点は三つ。1) モデルが内部で確信を数値化することで判断基準が透明になる。2) RLHFでその数値を報酬に組み込み、正しい保留を強化する。3) その結果、誤った自信を持って誤答を出すケースが減る。経営的にはリスク管理の仕組みをAI側に持たせる、と考えれば分かりやすいですよ。
導入するときの実務的なハードルは何でしょう。例えば、うちの社員に評価をやらせられるのか、コストはどうかといった点が気になります。
現実的な話ですね。実務ではまず評価ラベルの作成コスト、つまり人間がモデルの出力をどう評価するかの設計が必要です。ただし、全て人間が評価する必要はなく、代表的なケースだけに集中して学習させることでコストを抑えられます。さらに、初期は限られた業務領域から導入し、運用中にログを集めて逐次改善することで投資回収を早められますよ。
なるほど、段階的にやれば負担が減ると。では最後に私が会議で言うべきポイントを教えてください。要点を一つに絞って伝えたいのです。
大丈夫です。一言で言えば、「AIに『答えない勇気』を学ばせることが、誤案内リスクを根本的に下げる」という点を伝えてください。加えて三点を短く添えると効果的です：モデル内に自己確信を持たせること、RLHFで正しい保留を強化すること、段階的に導入して評価コストを抑えることです。
分かりました。自分の言葉でまとめると、「AIに自分の限界を示す仕組みを持たせ、重要案件は人が確認するフローを作れば、誤りによる損失を抑えつつ効率化が図れる」ということですね。ありがとうございました、拓海先生。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）において「答えられない問い（unanswerable）」をモデル自身が判別し、適切に回答を“棄却（abstain）”できるようにする点で、実務導入時の誤情報リスクを大きく低減するという点で画期的である。本手法は外部の判定器に頼らず、生成過程そのものに未解答性の判断を組み込むため、モデルの出力と判定の整合性が高まる。企業がAIを顧客対応や社内問い合わせに投入する際、誤答の回避は投資対効果を左右する最大要因であり、そこに直接効く設計を示した点が本研究の最大の貢献である。
まず基礎として、本研究は二つの要素を組み合わせる。ひとつはマルチタスク学習（multi-task learning）を用いて通常の質問応答と「棄却文（abstention）」の生成を同時に学ばせる点である。もうひとつはReinforcement Learning from Human Feedback（RLHF、人間評価を報酬に用いる強化学習）に確信度スコアを組み込み、正しい棄却を強化する点である。これにより、応答の流暢さだけでなく、応答の信頼性が改善される。
位置づけとして、本研究は事実性を高める流れ（factual grounding）や外部知識結合（Retrieval-Augmented Generation、RAG）など既存の改善手法と補完関係にある。外部知識を引いてくる手法は情報の正確さに寄与するが、知識が見つからない場合や設問がそもそも不成立な場合にモデルが不適切に答えてしまう問題が残る。これに対して、本研究はモデルの内部に“答えられない”という判断基準を持たせることで、RAG等と組み合わせれば実務上の安全性はさらに高まる。
実践的には、顧客対応チャットボットや社内問い合わせ支援において、モデルが高確信で棄却を示せることは、誤案内によるクレームや運用コストの削減に直結する。そのため経営判断としては、初期コストをかけてでもモデルの信頼性を高める投資は長期的な費用対効果が高い。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来研究では未解答性への対処として主に二つの流れがあった。一つは外部分類器（external classifier）を用いる方法で、質問に対して「答えられるか」を独立したモデルで判定する。もう一つは検索や外部知識ベースを積極的に用いて応答の裏取りを行う方法である。しかし前者は生成モデルと判定器の間に矛盾が生じやすく、後者は知識が欠ける領域では限界がある。
本研究が差別化するのは、未解答の判定を生成プロセス内に組み込み、モデルが“自己確信（internal confidence）”を持つよう学習させた点である。技術的には、生成された応答列の平均対数確率をconfidence scoreとして定義し、RLHFの報酬関数に組み込むことで、正しい棄却行動を強化している。つまり判定と生成が同一の意思決定プロセスで行われるため、整合性が保たれる。
また、マルチタスク学習で通常のQAと棄却応答を同時に学習する設計により、モデルは文体や対話流暢性を維持しつつ、必要なときに保留する行動を学べる。これは単に答えないことを増やすだけでなく、適切に答える能力を損なわない点で実務的に重要である。外部判定器の導入に比べて、システム全体の運用負荷や整合性リスクが減る。
経営的観点では、外部判定器を別に維持するコストや整合性問題を避けられる点が魅力的である。モデルの自己判断によって重要案件を人に回すフローを設計すれば、誤案内による損失を定量的に減らせる。
3. 中核となる技術的要素
本手法の中心は三点である。第一に、生成された応答列の平均対数確率を用いたconfidence scoreの導入である。このスコアは、応答を構成する各トークンの条件付確率の平均を取り、モデルがその応答をどれほど確信して生成したかを示す数値である。実務で言えば「発言の確からしさの目安」を自動算出するメーターに相当する。
第二に、これをRLHFの報酬関数に組み込む点である。RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback、人間の評価に基づく強化学習）では、人が良し悪しを評価して学習させる。ここで棄却が正解となるケースでは、棄却応答のconfidence scoreが高いほど報酬を増やすように設計されている。この仕掛けにより、モデルは「自信がある棄却」を選ぶことを学ぶ。
第三に、マルチタスク学習による同時最適化である。QAタスクと棄却生成タスクを同じモデルで学ばせることで、棄却判断と通常回答の間で一貫した言語表現が保たれる。これは現場でのユーザー体験を損なわずに安全性を高めるために重要である。これらを組み合わせることで、単に不確かなときに黙るAIではなく、必要に応じて明確に保留し人に引き継ぐAIを作ることが可能となる。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は代表的な質問応答データセット上で行われ、未解答の質問に対する棄却率と誤答率の双方を評価指標とした。特に注目すべきは、外部判定器を用いるベースラインと比較して、誤答率を顕著に低下させつつ、正解率の低下を最小限に抑えられた点である。これは生成と判定の整合性が改善された効果と解釈できる。
また、confidence scoreを報酬に組み込む設計により、正しい棄却に対するモデルの確信度が高まったことが報告されている。実務的には、システムが高スコアで棄却した事例を人が優先的にレビューする運用により、人的資源の効率的配分が期待できる。
ただし、評価は限定された領域とデータセットで行われているため、領域横断的な一般化性については慎重な検討が必要である。特に業界固有の専門知識が絡む領域では、追加のドメインデータと評価が必要になる。検証段階でのログ収集と逐次学習が実運用では重要となる。
5. 研究を巡る議論と課題
議論の焦点は主に三つある。第一に、confidence scoreが本当に「信頼できる不確かさ指標」として汎用的に使えるかである。平均対数確率はモデル内部の確率を示すが、それ自体が過信や過小評価に陥る場合があるため、校正（calibration）が必要となる。第二に、RLHFで用いる人間評価の品質とコストである。評価の質が低ければ学習成果も限定的になり、評価を適切に設計する工数が必要となる。
第三に、運用上の合意形成である。モデルが棄却した際にそれを自動で人に回すフローや、どのスコア閾値で人に回すかは業務ごとに異なる。これに伴い、SLA（Service Level Agreement）や責任分担の設計も必要になる。技術的には、外部知識検索（RAG）や専門家システムとの組み合わせで、棄却理由の説明性を高めることが今後の課題である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後はまず、confidence scoreの校正手法と領域適応（domain adaptation）に関する研究が必要である。特に業務領域ごとに異なる確信の基準を学習させるための少量注釈データ活用法が鍵となる。また、RLHFの効率化、つまり少ない人間評価で効果的に学習させるためのサンプリング戦略や報酬設計の改善も重要である。業務導入に向けては、段階的なパイロット運用でログを収集し、運用に即した評価基準を設計していくのが現実路線である。
加えて、説明可能性（explainability）を高める工夫が求められる。モデルが棄却した理由を簡潔に示せれば、現場の受け入れは飛躍的に向上する。最後に、RAGなどの外部知識連携と本手法を組み合わせることで、情報がある場合は正確に答え、情報がないときは適切に棄却するハイブリッド運用が現場での実用解となるだろう。
検索に使える英語キーワード
Self-Aware LLM, Unanswerability, RLHF, confidence score, abstention, Retrieval-Augmented Generation
会議で使えるフレーズ集
「本研究は、AIに『答えない』判断を学ばせることで誤案内リスクを下げることを狙いとしています。」
「重要案件はAIが高確信で答えないと判断したら人に回すフローを設計します。」
「初期は限定領域で運用し、ログを回して逐次学習することで評価コストを抑えます。」
