AIBR プレミアム
拓海先生、最近うちの部下が「VLMを入れれば検査工程が楽になります」と言うのですが、否定語の扱いが苦手だと聞いて心配になりまして。本当に現場で使えるか見極めたいのです。
素晴らしい着眼点ですね！VLMはVision Language Models（VLMs）＝視覚と言葉を合わせて理解するモデルですよ。否定（negation）は一見小さな言葉ですが、意味を真逆にしてしまうため非常に重要です。大丈夫、一緒に要点を3つに絞って確認しましょう。
要点3つ、ですか。まず現場でよくあるのは「ここに欠品はないか？」という確認です。否定語があると判断が逆になりますよね。それをAIが間違えると大変です。
その通りです。まず1つめ、VLMが否定を正しく扱えなければ業務判断を逆にしてしまうリスクがあるんですよ。2つめ、研究ではNegVQAという評価セットを作り、否定を含む質問だけで性能を測っています。3つめ、その評価で多くの先進モデルが大きく性能を落とす結果が出ていますよ。
ここで確認させてください。これって要するに、AIは『ある』のと『ない』の違いをちゃんと理解できていないということですか？
そうですね、要するに「はい／いいえ」や「存在／不在」の区別を文章の中で正しく反映できない場面が多いのです。ただし完全にできないわけではなく、訓練データや評価の仕方で改善の余地がありますよ。大丈夫、一緒に対策も見ていけます。
現場導入の観点で怖いのは誤判断のコストです。投資対効果（ROI）を考えると、まずどこに手を入れれば実務で安心できるようになりますか。
投資対効果の観点では三点セットで考えますよ。第一に、否定を含む代表的な問いだけを用いた評価基準を作ること。第二に、現場で起こり得る明確な誤りパターン（たとえば「not present」と「present」を混同するケース）を洗い出すこと。第三に、その誤りを起こしやすい箇所に対してヒューマン・イン・ザ・ループ（人が確認する仕組み）を最初は挟むことです。
人を介在させるのは現実的ですね。ところで、モデルのサイズを大きくすると良くなるのですか。先ほどの話でサイズの影響が逆に悪くなるという話がありましたが。
良い質問です。研究ではU字型のスケーリング傾向が観察されました。つまり、モデルを少し大きくすると一時的に性能が下がり、その後さらに大きくすると改善するという傾向です。このため単純に大きくすれば解決するとは限らないのです。
なるほど。これって要するにサイズだけでなく、学習データや評価の設計が肝心ということですね。最初から全部を委託するのは危険という理解でよろしいですか。
全くその通りです。初期導入では、貴社の重要な判定に関して限定的な評価セットを作り、それに基づく現場サンドボックスで検証するのが最短で安全な方法です。大丈夫、一緒にステップを設計できますよ。
分かりました。では最後に、論文の要点を私の言葉でまとめていいですか。否定を含む問いに対して今のVLMは脆弱で、評価用のNegVQAのような検証と、人を混ぜた運用設計が必要、ということですね。
素晴らしいまとめです！その理解で現場検証を始めれば、無理な投資を避けつつ安全に導入できますよ。一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、この研究はVision Language Models（VLMs）＝視覚と言語を合わせて理解するモデルが否定（negation）を扱う能力に重大な欠点を露呈させた点を明確に示した。具体的には、否定を含む質問だけで構成されたNegVQAという評価ベンチマークを提示し、多くの先進的モデルが従来の肯定的な問いに比べて著しく性能を落とすことを示したのである。なぜ重要かというと、否定は文章の意味を根本から反転させうるため、実務の判断ミスに直結するからである。次に基礎から説明する。まず、VLMsは画像と自然言語を結びつけて回答を生成する能力を持つが、学習データのバイアスや評価の偏りにより否定文の取り扱いが十分に検証されてこなかったのである。さらに応用面では、ロボティクスや自動応答システムに誤った判断をもたらす危険があるため、この研究は実運用への重要な警鐘となる。
2.先行研究との差別化ポイント
従来の研究はVision Question Answering（VQA）＝視覚質問応答の一般的能力評価に重点を置き、主に肯定的な問いやオブジェクト検出に基づく性能を測ってきた。これに対して本研究はNegVQAという、否定語や否定構造に特化した二択形式の問い群を整備している点で差別化される。先行研究では否定を含むデータは散発的であり、系統的な評価が欠けていたため、実際のモデルが否定をどう扱うかは不明瞭であった。本研究は大規模なモデル群を横断的に評価し、否定に対する一貫した性能低下と、モデルスケールに応じたU字型の挙動を示した点で新規性がある。これにより、単純にモデルを巨大化するだけでは否定理解の問題が解決しない可能性を示した。
3.中核となる技術的要素
技術的には、NegVQAは既存のVQAデータセットから大規模言語モデル（LLMs）を活用して否定形の質問を自動生成し、それを人手で精査して7,379件の二択問題にまとめている点が重要である。ここで用いられる大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）＝大型言語モデルは自然言語の生成に長けているが、生成物に偏りが出ることが知られている。さらに、評価対象として20の最先端VLMsを選定し、モデル群を7つのファミリーに分類して横断的に比較したことで、否定理解に関する普遍的傾向を抽出した。重要なポイントは、データの作り方（否定の多様性・分布）と評価指標の設計が、否定理解の可視化に直結することである。こうした技術要素は、実装や運用の際に評価基盤そのものを見直す必要性を示す。
4.有効性の検証方法と成果
検証方法はシンプルである。既存VQAの問いを否定形に変換し、二択問題としてモデルに解かせる。モデルの正答率を肯定的な元問と比較することで、否定理解のギャップを定量化した。成果として、多くのSOTA（state-of-the-art、最先端）モデルが否定を含む問いで大幅に性能を落としたことが示された。また、モデルサイズの増加に伴って性能が一度低下し、その後改善するというU字型のスケーリング挙動が観察された。これにより、単純なスケールアップが万能な解決策ではないこと、訓練データや指示チューニング（instruction tuning）の工夫が必要であることが明らかになった。現場適用の示唆としては、重要判定には限定的な評価とヒューマンチェックを組み合わせる運用が推奨される。
5.研究を巡る議論と課題
議論点は二つある。第一に、否定の多様性（部分否定・二重否定・暗示的否定など）をどの程度ベンチマークに含めるべきかという設計問題である。現状のNegVQAは代表的な否定ケースを網羅するが、産業現場の特殊な表現までカバーしているわけではない。第二に、U字型のスケーリングはなぜ生じるのかというメカニズム解明が残されている。モデル内部の表現や指示への感受性が原因の可能性があり、これを突き止めるにはさらなる可視化と解析が必要だ。実務面では、誤答が許容されない意思決定領域での運用基準や、ヒューマン・イン・ザ・ループの最適化をどう図るかが当面の課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向が有効である。まず、否定を含む具体的な業務ケースを収集し、カスタム評価セットを作ること。次に、指示チューニング（instruction tuning）やデータ拡張で否定表現を意図的に強化し、モデルに否定概念を学習させること。最後に、モデルの内部表現を可視化して、なぜ誤解が生じるのかを定量的に把握することが必要である。検索に使える英語キーワードはNegation、Vision Language Models、VQA、NegVQA、Instruction Tuningである。これらの方向は、現場での安全性とROIを両立させるための実践的な道筋を示す。
会議で使えるフレーズ集
・「否定を含む問いに対するモデルの誤答率をまず把握しましょう。」という一言で評価の重要性を共有できる。・「まずは重要な判断についてNegVQAに相当する限定評価を行い、ヒューマンチェックを導入します。」と提案すれば、段階的な導入案を示せる。・「モデルの単純なスケールアップだけでは不十分で、データと評価の設計が鍵です。」とまとめれば投資判断の焦点が明確になる。
引用元: NegVQA: Can Vision Language Models Understand Negation?, Zhang, Y. et al., “NegVQA: Can Vision Language Models Understand Negation?,” arXiv preprint arXiv:2505.22946v1, 2025.
