拓海先生、最近部下から「外部の大きな言語AIを使うと見えないところでトークン課金される」と聞きまして、本当に何に払っているのか分からなくて困っています。これって具体的にどういう問題なんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！要するに、外部の商用APIが内部で長い「推論の過程（中間トークン）」を勝手に走らせて、その分もトークンとして請求している懸念があるんです。見えないものにお金を払っている可能性がある、ということですよ。
それは問題だ。要するに、我々が見ている回答の外で勝手に処理を長くして、その分の料金を請求されるということですか。これって社内稟議でどう説明すればいいのか。
その説明向けに、要点を三つにまとめますね。第一に、見えないトークンは請求額の大部分を占める場合があること。第二に、利用者側からはその内容や数を直接検証できないこと。第三に、検証できないとプロバイダ側が意図的に数を操作する余地が残ることです。これで稟議の骨子は作れるんです。
なるほど。ところで、技術的にはどうやって「見えないトークンの数だけ」を検証するんですか。中身は見せられないと言われたらお手上げではないか、と心配でして。
いい質問です。ここで使う考え方は「指紋を数える」アプローチです。中身そのものを渡さずに、それぞれの中間トークンから作った小さな指紋（埋め込みベクトルのハッシュ）をツリー構造にして保存する。それを部分的に照会して数が合っているか確かめられるようにするんです。要するに中身は秘匿したまま数だけ検証できる仕組みなんですよ。
これって要するに、我々が中身を見なくても『数が水増しされていないか』だけを確かめられるということ？それなら検査の結果を稟議資料に添付できるかもしれません。
その通りです。ただし数だけを検証できても、さらに進めるためにはその「トークンが本当に有意義な推論の一部か」を確かめる仕組みが要ります。そこで二つ目の仕組みとして、埋め込み同士の関連性を軽量なモデルで評価して、粗悪なダミートークンを弾く工夫があるんです。数だけでなく意味の正当性もチェックできるわけですよ。
なるほど。技術的な話は分かりましたが、現場導入の際の負担が心配です。監査を外部に頼む費用と比較して本当に投資対効果は出るのか、現実的なところを教えてください。
大丈夫、一緒に見ていけますよ。ここでも要点を三つにまとめます。第一に、検証は通常、完全な再処理を必要としないため運用コストは抑えられること。第二に、トークン水増しを数回検出すれば長期的な過剰請求を防げること。第三に、外部監査の代替あるいは補完として第三者検証を組み込めば信頼性が高まることです。これで評価軸が持てるんです。
なるほど。最後に一つ確認させてください。もしプロバイダが意図的に埋め込みの指紋を改ざんしたら検出不能になるのではないですか。そのリスクはどう防ぐのですか。
鋭い視点ですね！対策としては、指紋（ハッシュ）を生成する際に第三者監査機関やユーザ側で検証に使う公開鍵的な仕組みを交える、あるいは定期的にランダムな部分照会を行っている証跡を残す方法があります。要するに一度だけではなく、継続的かつランダムにチェックを入れていく運用が重要なんですよ。
分かりました。要するに、見えないトークンの数を『指紋で数える』仕組みと、その内容が正当かを『関連性で簡易チェックする』仕組みを組み合わせて、継続的にランダム検査を行えば抑止効果が期待できるということですね。私の言葉で言うとこうなります。
その通りです、田中専務。素晴らしい総括です。これなら社内の経営判断資料にも使えますよ。一緒に稟議用の一枚資料を作りましょうか。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究がもたらした最大の変化は、商用の不透明な大規模言語モデル（Large Language Models (LLMs) 大規模言語モデル）の内部で発生する「見えない推論トークン（中間処理に相当するトークン）」に対し、利用者側が数と正当性を検証できる実用的な枠組みを提示した点である。これは単なる学術的興味にとどまらず、実務のコスト管理と契約的信頼性に直接影響を与える。
まず基礎として、近年のLLMsは追加のポストトレーニングや強化学習で多段階の推論を行い、その過程の出力を内部的に保持したまま最終応答のみを返す事例が増えている。こうした「内部トークン」はAPI利用時に課金対象となるが、その存在や量は利用者に見えない。結果として請求の透明性が損なわれるという問題が生じている。
応用の面から見ると、特に複数回・大量にAPIを利用する企業では、見えないトークンの累積がコストに大きく影響する可能性がある。したがって、単に機能性や精度を評価するだけでなく、請求の妥当性を保証するための検証手段が事実上の必須要件になっている。
本稿では、その問題意識を前提に、利用者が中身を開示させずにトークン数の主張を検証できる技術的枠組みと、同時に投入されうる低品質トークンを検出するための軽量な意味的妥当性判定を併せて解説する。経営層が判断するべきは、こうした検証を導入することで得られる「リスク低減」と「運用コスト」のバランスである。
最後に、この位置づけは既存の監査手法や契約的保障と競合するものではなく、第三者的な技術検証を容易にすることで交渉力を高める道具になる点を強調する。これにより契約交渉やベンダー選定の基準が明確化できる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では、モデルの出力や確率分布を可視化すること、あるいはモデル内部のトークン列を解析することが中心だった。しかしそれらは一般的にプロバイダ側の協力を前提としており、商用APIのように内部を秘匿するサービスには直接適用しにくい問題があった。
本研究の差別化点は二つある。第一に、実際に「中身を開示しないまま」利用者が数だけを検証できる仕組みを提案した点。これは暗号的に検証可能な指紋（埋め込みのハッシュ）を用いることで実現される。第二に、単純な数の照合だけでなく、埋め込み間の意味的な関連性を軽量モデルで評価して粗悪なインジェクションを検出する点である。
これにより、従来の手法が抱えていた「開示必須」という制約を回避しつつ、請求透明性の保証を目指す点がユニークである。実務レベルでは、提供側との非公開契約下でも機能する検証手段が初めて提示された意義は大きい。
また、提案手法は完全な暗号化やブロックチェーンのような重いインフラに依存しないため、既存のAPIプラットフォームに比較的容易に組み込みやすい点で先行研究と差別化される。運用コストと信頼性のトレードオフを実務的に最適化している。
総じて、差別化の本質は「検証の可用性」と「運用現実性」の両立にある。理論的な検証可能性のみならず、現場導入での実効性を重視した点が本研究の強みである。
3.中核となる技術的要素
本研究は二つの技術的柱で構成される。第一は「トークン量の検証（Token Quantity Verification）」であり、これは各推論トークンから生成した埋め込み（embedding）をハッシュ化し、メルクル木（Merkle tree）という検証可能なツリー構造に配置する手法である。利用者は一部の指紋をランダム照会することで総数の主張を検証できる。
第二の柱は「意味的妥当性の検証（Semantic Validity Verification）」であり、これは埋め込み同士の関連性を評価する軽量なマッチングヘッドを訓練し、提出されたトークン集合が実際の推論過程として整合的かを判定する仕組みである。この二段構えにより、数だけの照合と質の判定を同時に可能にしている。
ここで重要なのは、埋め込みそのものを公開しない点である。埋め込みから派生した「指紋」を検証対象とすることで、機密性を維持しながら監査可能性を確保するアーキテクチャを採用している。
実装上の詳細としては、ハッシュツリー上の部分証明（Merkle proof）を用いることで少数の指紋照会で整合性を担保する点と、マッチングヘッドが軽量ニューラルネットワークであるため監査時の計算負荷が小さい点が挙げられる。これらにより現場運用が容易になる。
総じて中核技術は暗号的整合性と意味的評価を組み合わせる点にある。これにより単なるバランスシート上の議論ではなく、実証可能な検証結果を提示できるのだ。
4.有効性の検証方法と成果
著者らは実験系として、複数の商用不透明LLMサービスを模した環境で検証を行っている。評価指標は主に検出率（真の水増しを検出する割合）と誤判定率であり、様々な攻撃シナリオで提案手法の堅牢性を測定している。
結果として、第三者として動作する検証者が本手法を用いることで、水増しトークンの検出成功率は最大で約94.7%に達したと報告されている。これは単純な数照合だけでは検出しにくい巧妙な低質トークン注入に対しても高い感度を示した数字である。
さらに、検証コストについても実運用を念頭に置いた測定が行われており、部分照会によるオーバーヘッドは比較的低く抑えられていた。これにより、継続的なランダム監査を現実的に実施できることが示された。
実験上の注意点としては、検出性能は埋め込み生成モデルやマッチングヘッドの設計に依存するため、環境ごとのチューニングが必要である点が挙げられる。だが総合的に見れば、提案手法は透明性回復の有効な道具である。
5.研究を巡る議論と課題
議論の焦点は主に二つに分かれる。第一はプライバシーと機密保持のバランスである。指紋ベースの検証は中身の秘匿を維持するが、指紋生成のプロセスやハッシュの保管方法において漏洩リスクや改ざんリスクが残る可能性がある。
第二は運用面の課題である。ランダム照会や第三者鍵の管理、運用監査の頻度などは組織ごとにコストを生むため、導入判断には具体的なROI（投資対効果）評価が必要だ。導入初期にはベンダーとの合意や契約条項の見直しも必要になるであろう。
さらに技術的には、埋め込み空間の変動性や異なる埋め込み生成モデル間の互換性が問題になり得る。これに対しては標準化や共通の検証基盤の整備が望まれるが、それには業界横断的な協調が必要である。
倫理的な観点では、検証手法が誤検出を多発した場合にベンダーとの信頼関係が損なわれる可能性があるため、誤判定を最小化するための閾値設計やエスカレーション手順が重要である。これを怠ると逆に紛争の火種になりかねない。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の課題は三点ある。第一に、異なる埋め込みモデル間での互換性と標準化の検討である。共通の検証基準を設定することで、監査の再現性と運用効率が向上する。
第二に、検証手法の自動化と運用統合の研究である。現場で実用的に回すためには監査の自動化と、課金システムとの連携が不可欠であり、ここに投資する価値がある。
第三に、法的・契約的枠組みの整備である。技術的に検証可能であっても、それを契約上の強制力に結びつける仕組みがないと実効性は限定的だ。したがって法務部門や規制当局と連携した取り組みが必要になる。
総じて本研究は技術的な第一歩を示したに過ぎないが、実務への橋渡しを進めることでコスト透明性と信頼性を高める実装が期待できる。まずは小規模な試験導入から始め、運用データに基づいて最適化する道筋が望ましい。
検索に使える英語キーワード: “Counting the Invisible”, “LLM auditing”, “token billing transparency”, “Merkle tree embeddings”, “semantic validity verification”
会議で使えるフレーズ集
「このAPI請求の多くは、利用者に見えない内部トークンの生成に起因している可能性があります。まずは数だけを検証する仕組みを導入し、次にその品質を軽量にチェックする二段構えで議論しましょう。」
「導入の効果は検証可能性の向上と長期的な過剰請求の抑止です。初期は小さく試し、データに基づいて運用ルールを整備することを提案します。」
