AIBR プレミアム
拓海先生、お時間よろしいですか。部下から『うちのAIは偏りがある』と言われて、正直よくわからないのです。論文を読むと事前学習とか微調整とか色々書いてあるのですが、要するにどこが悪いんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。今回の研究は、認知バイアスという『人がやりがちな偏った判断』が、大規模言語モデル（LLMs：Large Language Models）でどう生まれるかを、事前学習と微調整のどちらが原因かを実験的に切り分けた研究です。結論から言うと、事前学習で多くが『植え付けられ』、微調整で『表に出る・揺らぐ』ことが多いんですよ。
それはつまり、最初の学習段階で偏りが入っていると後で直しにくい、ということですか。それとも微調整で変わってしまうからどっちとも言えないのですか。
良い質問です、田中専務！要点を3つに分けて説明しますね。1つ目、事前学習は膨大なデータから器（モデルの基礎）を作る工程で、多くの判断傾向がここで形成されるんです。2つ目、微調整（finetuning）はその器に目的を持たせる工程で、与えるデータやランダム性によって既存の傾向が表に出たり変わったりします。3つ目、トレーニングの偶然性（ランダムシードなど）も微妙な振る舞い差を生むため、完全に切り分けるのは実験が必要なんです。大丈夫、順を追って解説できますよ。
なるほど。で、実際のところ、現場でバイアスが出たらどちらを直すべきか、投資対効果の観点で教えてください。これって要するに、事前学習をやり直すのは大変だから微調整やルールでカバーするのが現実的ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！おっしゃる通り、現実問題として事前学習をやり直すコストは大きいです。だから多くの企業はまず微調整や指示チューニング（instruction tuning）で対処し、その上で発生源が事前学習にあると特定できればより根本的な対策を検討します。ここで重要なのは、原因の切り分けを実験的に行うことです。今回の研究はその『切り分け方法』を示している点に価値がありますよ。
実験で切り分ける、ですか。具体的にはどんな実験をするのですか。うちの工場で試すにはシンプルな方法が良いのですが。
素晴らしい着眼点ですね！研究では二段階の因果実験を行っています。まず同じ事前学習モデルを複数回、異なるランダムシードで微調整して、ランダム性がバイアスにどれだけ影響するかを見るんです。次に、事前学習モデル自体を替えて同じ微調整を行い、事前学習の差が行動にどう影響するかを比較します。これを小さく応用すると、まずは既存モデルに対して複数回の微調整を試してみるのが現場でも実行可能です。そうすれば微調整で出る差と元の傾向の出方が見えてきますよ。
なるほど。で、結果を見るとどういう傾向があったのですか。すぐに使える示唆があれば教えてください。
良い質問です。研究は、事前学習段階で大部分の認知バイアスの『素地（そじ）』が存在することを示しましたが、微調整（特に指示に沿ったチューニング）によってその表現が強まったり弱まったりすることも確認しました。実務上の示唆は三つです。まず、短期的には評価プロトコルを複数回走らせて安定性を確かめること、次に微調整データの多様性を担保して一方向への偏りを避けること、最後にバイアス判定のための定期的なモニタリングを導入することです。小さな手順で実行できるものから始められますよ。
ありがとうございます。ところで、これって要するに『元の土台がまずくて、あとから手を入れても影響が出るから、まずは土台と上塗りの両方を見る必要がある』ということですね。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で正しいです。まさに『土台（pretraining）を理解し、上塗り（finetuning）でどう表れるかを確認する』というアプローチが重要です。加えて、トレーニングの偶然性にも注意を払えば、対策の優先順位を経営判断として決めやすくなりますよ。大丈夫、一緒に段階を踏めば確実に進められるんです。
分かりました。まずは複数回の微調整で差が出るか見て、それから根本対策を検討します。ありがとうございます、拓海先生。私の言葉で言うと、『土台の癖を見極め、上塗りの影響を測ってから手を打つ』ですね。
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（LLMs：Large Language Models）に観察される認知バイアスの多くが、事前学習（pretraining）段階で既に形成されており、微調整（finetuning）によってその表出が変化することを実験的に示した点で重要である。これは単にバイアスを『見つける』研究にとどまらず、原因の所在を切り分ける実験デザインを提示したことで、対策の優先順位付けとコスト見積もりに直接結びつく。
具体的には二段階の因果的な実験を導入している。第一に、同一の事前学習済みモデルを用い、異なるランダムシードで複数回微調整してトレーニング上の偶然性が振る舞いに与える影響を測定した。第二に、事前学習モデル自体を変えて同様の微調整を行い、事前学習の差が最終的な出力にどの程度寄与するかを比較した。
本研究の位置づけは、従来の『バイアスがある・ない』という記述的な分析から一歩進み、原因分析を実験的に示した点にある。実務視点では、事前学習のやり直しが難しい現実を踏まえ、まずは微調整と評価の設計を変えることで短期的なリスク低減が可能であるという示唆を提供する。
この結果は、モデルを導入する現場の意思決定に直結する。なぜなら、事前学習が原因であれば長期的な投資とパートナー選定が必要となるが、微調整が主因であればデータ収集や評価プロセスの改善で費用対効果の高い対応が可能だからである。
検索に有効な英語キーワードは次の通りである：cognitive biases, LLMs, pretraining, finetuning, instruction tuning, training stochasticity。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大きく二系統に分かれる。一つはモデルの出力に現れるバイアスを計測し可視化する研究群であり、もう一つは指示に従うようにモデルを微調整した際にバイアスが強まるとする報告である。多くの研究は『観察』と『緩和策』に焦点を当てていたため、原因の切り分けが不十分であった。
本研究の差別化点は、因果的な切り分けを可能にする実験デザインを採用したことである。具体的には、微調整のランダム性（random seed）と事前学習モデルの出自を独立に操作して比較することで、どの因子がどれだけバイアスに寄与するかを定量的に評価した点が新しい。
また、従来は指示チューニング（instruction tuning）の影響に注目が集まっていたが、本研究は事前学習時点での素地の存在を実証したことで、研究と実務双方に新たな視点を提供する。つまり、微調整だけでなく事前学習データやプロバイダ選定も検討課題であると示した。
この違いは実務的インプリケーションに直結する。先行研究が示唆した『微調整で対処』という常識に対して、本研究は『土台にも注意を払うべきだ』という追加の要件を提示したため、導入戦略の見直しを促す。
したがって、企業は短期施策と長期施策を明確に分けて投資判断を行う必要がある。これが本研究が先行研究と異なる最も重要な点である。
3.中核となる技術的要素
技術的な核は三つある。第一は『事前学習（pretraining）』である。これは膨大な未ラベルデータでモデルの基礎的な言語パターンを学ばせる工程で、ここでモデルの初期の判断傾向が形成される。実務における比喩で言えば、企業文化や初期教育に相当する土台作りである。
第二は『微調整（finetuning）』である。これは特定の目的に応じたデータでモデルを追加学習させ、応答や振る舞いを目的に近づける工程だ。ここで使うデータの偏りや設計によって、事前学習で植え付けられた傾向が増幅したり抑制されたりする。
第三は『トレーニングの偶然性（training stochasticity）』である。初期化のランダムシードやミニバッチの順序など、小さなランダムな違いが微妙な動作差を生む。研究はこのランダム性がバイアスの表れ方に影響を与えることを示し、再現性と安定性の評価が重要であることを示した。
技術的な理解を経営判断に結びつけると、事前学習は高コストで一度決めると変更が難しい投資であり、微調整は比較的低コストで繰り返し可能な調整である。したがって、短期は微調整の評価の回数と多様性で安全性を確保し、長期は事前学習の出所やデータ品質を見直すことが求められる。
この三点をおさえることで、どの段階に資源を割くべきかを合理的に判断できる。
4.有効性の検証方法と成果
検証方法は因果的比較に基づく。まず同一の事前学習済みモデルを複数回、異なるランダムシードで微調整して結果を比較し、微調整の偶然性がバイアスに与える影響を評価した。次に別の事前学習済みモデル群を用いて同じ微調整を行い、事前学習起源の効果を測った。
成果として、多くの認知バイアスは事前学習段階で既にその素地を持っていることが示された。とはいえ微調整はその表現力を変化させ得るため、両者が相互作用して最終的な行動を決めるという構造が明らかになった。つまり、原因は単一ではなく複合的である。
また、ランダムシードによる微調整のばらつきが存在することは、実務での単一評価の危うさを示す。再現性の確認や複数回の評価がないと、誤った結論に基づく運用判断を招く恐れがある。
これらの成果は、モデル導入時の評価プロトコル設計に直接適用可能である。具体的には、複数回の微調整実験と事前学習モデルの比較を評価体系に組み込むことが推奨される。
したがって、投資対効果を考える経営判断としては、まずは評価の回数と多様性を確保することが費用対効果の高い初動となる。
5.研究を巡る議論と課題
本研究が提示する議論は二点ある。第一に、事前学習に起因するバイアスが多いという事実は、モデル提供者やデータ供給源の透明性を求める議論を強める。企業は外部モデルを採用する際に、事前学習データの偏りや出所を考慮する必要がある。
第二に、微調整によってバイアスが変動する点は、評価と運用のプロセス設計に課題を残す。単発の微調整で良好な結果が出ても、それが偶然の産物でないかを検証する必要があるため、安定性評価の運用コストが生じる。
方法論的な課題も存在する。例えば、実験で用いるバイアスの測定尺度やタスクの選定が結果に影響を与える可能性があるため、汎用的な評価指標の整備が今後の研究課題である。実務では目的に応じた測定指標を整備することが現実的である。
さらに、事前学習のやり直しはコストが高く、倫理・法規の観点でも検討が必要である。したがって、長期的な対応はガバナンスと供給チェーンの管理も含めた包括的な計画が求められる。
結論として、本研究は因果的な切り分けを示したが、現場適用には評価基盤とガバナンス設計という課題が残る点を認識すべきである。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三方向が重要である。第一に、より多様な事前学習データやモデルアーキテクチャを横断的に比較し、どの要素がバイアスの発生に強く寄与するかを明確化することだ。これはプロバイダ選定やデータ収集戦略に直結する。
第二に、評価プロトコルの標準化と自動化である。複数回の微調整を容易に実行し、安定性を定量的に評価するツールがあれば、企業は短期的にリスクを管理しやすくなる。ここは実務と研究が協業すべき領域である。
第三に、バイアス緩和策の効果を事前学習段階から検討することだ。データフィルタリングや補正、対抗学習（adversarial training）などの手法を事前学習に取り入れることで、上流からのリスク低減が期待できる。
実務的には、小さく始めて評価を拡大する『段階的検証』が現実的な道筋である。まずは複数回の微調整で挙動を確かめ、必要に応じて事前学習元の見直しやパートナー交渉に移るべきである。
最後に、本研究に基づく短期施策と長期施策を組み合わせることで、リスク管理と投資効率の両立が可能になると結論づけられる。
会議で使えるフレーズ集
・『まずは既存モデルに対して複数の微調整を実施し、結果の安定性を確認したい』。これは短期リスク管理の提案である。
・『事前学習の出所とデータ品質を確認した上で、中長期のモデル戦略を立てましょう』。こちらはサプライチェーンとガバナンスの観点からの提案だ。
・『単発の良い結果は偶然の可能性があるため、再現性を担保する評価設計を導入する』。運用の信頼性向上を求める際に有効である。
