AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。最近、部下から「AIに入っている個人情報を消せるか」を問われて困っております。検索結果の削除は聞いたことがありますが、学習済みの大きな言語モデル（LLM）が覚えている個人情報をどう扱うべきか見当がつかないのです。
素晴らしい着眼点ですね！LLMが覚えているかどうかを測ることは、Right-to-Be-Forgotten（RTBF、削除請求権）への対応で極めて重要ですよ。今日は難しい話をかみ砕いて、結論と実務の観点で整理していきますよ。
要点だけでいいのですが、まずは「どこまで忘れさせる必要があるのか」を知りたい。名前や住所以外にもモデルが覚えているものがあるのですか？
良い質問ですね。結論から言うと、モデルが保持する情報は単純な文字列（名前や住所）だけでなく、人と事実の結び付き（人–事実のアソシエーション）まで広がるのです。要点は三つ。まず、何がモデルに記憶されているかを定量化する手法が必要である。次に、それは個人単位で見つけるのが難しい。最後に、検出の結果に基づいて消去（unlearning）などの対策を検討すべきです。
なるほど。それを測る具体的な方法はどんな感じですか。私の感覚だと「それって要するに個人と事実のセットを洗い出すってこと？」
その通りですよ！要するに、モデルが「この人はこの事実を持っている」と結びつけているかを一つずつ検査するイメージです。技術的には、事実の正解候補を並べてモデルの応答確率を比べ、正解が際立つかどうかで記憶の強さを計測します。難しく聞こえますが、身近な例で言えば顧客台帳と対応履歴が紐づいているかを調べるのに似ていますよ。
検査対象が大きい場合、現場の負担が心配です。数千、数万の候補を一つずつ確認するのは現実的でない気がしますが、現場導入の目安はありますか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。実務的には優先順位を付けることが鍵です。第一に、法的要求や苦情がある個人を最優先に扱う。第二に、漏洩リスクが高い属性（例: 住所や診療記録など）に集中する。第三に、コストに見合うかを評価して段階的に実施する。それぞれを可視化して経営判断に落とし込む仕組みがあれば導入は可能です。
分かりました。最後に、経営会議で短く報告するとしたら何を言えばよいでしょうか。三つに絞ってください。
いいですね。では要点三つです。第一、モデルは単なる文字列だけでなく、人と事実の結び付きも覚えている可能性があり、これがGDPRのRTBFと関係する。第二、どの結び付きがモデルに記憶されているかを定量化する手法が存在し、優先度に応じて検査・対応できる。第三、完全な再学習は高コストなため、検出→部分消去→検証という段階的な運用設計が現実的です。
なるほど…私の言葉でまとめると、「モデルに覚えさせてしまった『誰が・何を』の結びつきをまず測り、重要なものから順に消去可能性を検討する」ということですね。よく分かりました、ありがとうございます。
