AIBR プレミアム
拓海さん、最近の論文で「LLMが自分の答えの不確実さを文字列で表現できるか」って話を見たんですが、うちの現場にどう関係するのか全く見当がつきません。要するに、AIが『どれだけ自信があるか』を文章で正直に教えてくれるってことですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しますよ。結論をまず3点で示すと、1) モデルは確率を内部に持っているが、それをそのまま人に説明するのが難しい、2) 文字列で要約する方法は可能であるが評価が難しい、3) 実運用にはサンプリングして要約する工程が重要、ということです。
確率という言葉自体は聞いたことがありますが、うちでその『内部の確率』をどう見ればいいのか検討がつきません。現場の判断に使えるレベルにするには何が必要なのですか？
いい質問です。まず基礎から説明しますよ。言語モデル（Large Language Model、LLM：大規模言語モデル）は次に来る語を確率で評価しているため、本来は複数の答え候補とその確率を持っているんですね。問題はその確率の集合を、人間が理解しやすい『一つの文章』にまとめる方法が必要だという点です。
なるほど。で、その『一つの文章』が信頼できるかどうかをどうやって確かめるんです？うちが使うなら、間違いを隠したり、過度に自信を見せたりして困るんですよ。
正にそこが論文の核心でした。論文ではSelfReflectという指標を提案しており、文字列が内部分布をどれだけ忠実に表しているかを評価します。簡単に言えば、『要約文が持つ情報量』と『内部の候補群が持つ情報量』がどれくらい合っているかを定量化するのです。
これって要するに、AIが『自分が考えている複数の選択肢とその確からしさ』を一つの文章で要約して、それがどれだけ正確かを測るものということですか？
その通りですよ。素晴らしい着眼点ですね！実務目線では三つの利点があると説明できますよ。第一に、人が解釈できる形式で不確実性を提示できる、第二に、誤った高確信回答を減らす手がかりになる、第三に、不確実な箇所だけ追加確認する運用が組める、です。
具体的な運用イメージを教えてください。工場の品質判定や顧客対応に入れるとき、どんな手順が現実的でしょうか。
まずは疑わしい問いに対して、モデルから複数の出力をサンプリングします。それを要約して一文で示させ、その要約をSelfReflectで評価し、閾値を下回れば人の確認ラインに流す運用が現実的です。ポイントは自動で『要約→評価→振り分け』ができることです。
分かりました。やってみる価値はありそうです。ただコストと効果を見ないと踏み切れません。投資対効果の観点では何を見れば良いですか？
投資対効果は三点で評価できますよ。第一に、人による確認工数の削減がどれだけ期待できるか、第二に、誤判断に伴う損失が減る見込み、第三に、ユーザー信頼や顧客満足の改善による長期価値です。最初は小さなパイロットでサンプリング頻度と閾値を調整し、効果が出るか検証するのが現実的です。
なるほど、まずは小さく実験して、要約の信頼度が低ければ人に回す。これなら現場も納得しやすいはずです。自分なりに整理すると、『AIが考えている候補群を文章で出して、それが信用できるかを測る仕組みを作る』という理解で合っていますか？
その理解で完璧ですよ。素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に設計すれば必ずできますよ。まずはサンプル収集と閾値設計から始めましょう。
分かりました。まずは小さく試して、要約の信頼度が低い場合は人に回す流れで。自分の言葉で言うと、『AIの内部で考えている複数案の要約を作り、それが信用できるかを自動で判定して、不確実なら確認に回す仕組みを入れる』ということですね。これなら現場説明もしやすいです。
