AIBR プレミアム
拓海さん、最近部署で「LLMをクリエイティブの補助に使おう」という話が出ていまして、でも部下から『みんな同じようなアウトプットになる』という懸念も聞きました。これは本当ですか？導入の判断がしづらくて困っています。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この論文は「複数の大規模言語モデル（large language models, LLMs 大規模言語モデル）は、人が創造的だと感じる領域で互いに似通った回答を出しがちである」と示しています。大丈夫、一緒に要点を押さえていきましょう。
それはまずいですね。要するに、複数のモデルを使っても『似たものしか出てこない』なら差別化にならない気がします。これって要するに企業のクリエイティブ資産が薄まるということですか？
良い掘り下げです。ここではポイントを三つに分けて整理しますよ。第一に、研究はLLM同士の出力が互いに似ていると示していること。第二に、それは必ずしも『全ての創造的問い』に当てはまらないこと。第三に、プロンプト設計や仕組み次第で差別化できる可能性があることです。
なるほど。実務的には『同じ答えばかり出る』ということが本当に起きるのか知りたいです。評価はどのように行ったのですか？それで導入可否の判断材料にしたいのです。
ここも分かりやすく。研究では標準化した創造性テスト、例えばAUT（Alternative Uses Task 代替用途想起課題）などで人と多数のLLMの回答を集め、意味的類似性（semantic similarity 意味的類似性）で比較しました。結果として、LLM同士の応答が人同士よりも互いに似ている割合が高かったのです。
意味的類似性ですか。要するに『言っていることの中身が近いかどうかを数値で見る』ということですね。それなら数値が高ければ高いほど均質という理解でいいですか？
その理解で合ってます。もう一歩だけ補足すると、ここで計測したのは主に『独創性（originality）』という観点で、語彙の幅や流暢さなど別の指標は今回の分析で深堀りされていないことが限界点です。ただ、経営判断に必要な示唆は得られますよ。
限界があるのは承知しました。現場で使うなら、どの点に注意すればいいのでしょうか。投資対効果の観点で、すぐに効果が見えないと判断しにくいのです。
大丈夫、経営視点での要点を三つです。第一、LLMは労力削減やアイデア生成の起点には強いが、差別化はプロンプト設計と人の編集で生むこと。第二、いくつかのモデルを試しても『似る』可能性があるため独自ルールや社内データで上書きする必要。第三、投資は段階的にし、KPIを短期で測れる仕事に限定して試すと良いです。
なるほど、プロンプトで味付けする、社内ルールを組み込む、人が最終調整する、ということですね。これなら導入の仕方が見えます。では最後に、要点を私の言葉でまとめますとよろしいですか。
もちろんです。要点を自分の言葉で言い直すのは理解の王道ですよ。「素晴らしい着眼点ですね！」
要するに、LLMは良い発想の出発点にはなるが、単に複数のモデルを使うだけでは差別化にならない。だから、社内の固有ルールや人の磨きを入れて初めて価値になる、ということですね。よし、まずは小さな実験から始めます。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、本研究は「多数の大規模言語モデル（large language models, LLMs 大規模言語モデル）は創造的課題に対して互いに似た回答を出しやすく、人間の多様性を再現しない傾向がある」ことを示した点で重要である。これは単一モデルでの観察を越えて、複数モデル間に普遍的な傾向がある可能性を示唆するものであって、企業がAIを創造支援に使う際の期待管理と設計方針に直接影響する。経営判断の観点では、LLM導入を単なるツール導入と捉えるのではなく、差別化戦略や内部プロセスとの結び付けで評価すべきである。
基礎的には、研究は人間と複数のLLMから同一の創造性テストに対する応答を収集し、応答間の意味的類似性（semantic similarity 意味的類似性）で群全体の多様性を比較した。ここで使われる「独創性（originality）」という指標は、生成物がどれだけ他と異なるかを定量化する試みであり、経営でいうところの製品ラインの差別化指標に相当する。応用的には、結果はAIを用いて発想を加速する価値を否定するものではないが、そのまま放置すれば多くの企業が似た発想群を量産し得るという警告として機能する。
この点を踏まえ、経営層はLLMを導入する際に「ツールとしての可能性」と「差別化の必要性」を同時に評価することになる。単なる生成量の増加が売上に直結するとは限らず、生成物の編集と企業固有ルールの付与が決定的な付加価値となる。つまり、本研究はLLM採用をひとつの技術的選択としてではなく、組織的プロセスの改革とセットで検討すべきだという位置づけを与える。
最後に要点を繰り返すと、本研究が最も大きく示したのは「複数LLMの応答が互いに似やすい」という事実であり、これは製品やサービスの差別化を目的とする企業にとって重要な示唆を与える。経営判断としては、LLMは導入の目的を明確にし、差別化を内部プロセスで担保する設計を前提に段階的に試すことが現実的である。
2.先行研究との差別化ポイント
従来研究は多くの場合、単一の大規模言語モデル（LLM）を対象にその創造性やバイアス、挙動の一般性を議論してきた。これに対して本研究の差別化点は「クロスモデル（複数モデル間）の比較」にある。具体的には、異なる提供者やアーキテクチャを跨いで応答群の類似性を計測し、LLM全体としての均質性（homogeneity）を検証した。経営にとって重要なのは、ベンダーを変えても「似たもの」が出るならば、ベンダー分散だけで競争優位を得られない可能性があるという点である。
また本研究は創造性を一つの指標、すなわち独創性（originality）にフォーカスして比較した点で独自性がある。創造性には流暢性（fluency）、柔軟性（flexibility）、詳述（elaboration）など複数の側面があるが、本研究は意味的類似性に着目することで「内容の新規性」に焦点を当てた。経営的には、表面的な文章量や形式ではなく中身のレアリティが重要である業務に対して、この結果は特に重い示唆を与える。
さらに、本研究はモデル間の挙動類似が学習済み特徴空間（feature space）の整合性に起因する可能性を論じ、モデル設計レベルでの共通性が出力の均質化を生むという仮説を提示した。これは単なる運用上の問題ではなく、基礎的な技術構造がビジネス上の差別化に直結することを示唆する。従って、導入判断はAPIコストだけでなく、モデルの設計哲学とその改変余地を見極める必要がある。
結局、差別化ポイントは「単一モデル解析」から「複数モデルの集合的特性」へ視点を移した点にある。経営判断としては、技術選定の際に単体性能だけでなく、複数ベンダーを跨いだ出力の多様性を評価指標に加えることが推奨される。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は、応答群の「意味的類似性（semantic similarity 意味的類似性）」を高次元ベクトル空間で評価する手法にある。具体的には、各応答を文埋め込み（sentence embeddings 文埋め込み）に変換し、コサイン類似度などで応答間距離を測ることで独創性を定量化している。この手法は機械学習分野で一般的だが、経営的な比喩で言えば『製品を数値化して棚に並べ、近いもの同士のまとまりを数で表す』作業に相当する。
さらに研究はテスト設計にも注意を払っている。例えばAlternative Uses Task（AUT 代替用途想起課題）など標準化された創造性課題を用い、同一課題に対する人の回答と多数のLLMの回答を整然と比較した点が評価できる。これにより雑多な実世界データに紛れることなく、純粋にモデルの応答多様性を測ることができた。経営的に言えば、比較のための公正な実験設計を行ったので示唆力が高い。
ただし、このアプローチには限界もある。例えば独創性を意味的類似性のみで評価することは、流暢さや詳細度を見落とす可能性がある。技術的な観点では、複数の評価軸を組み合わせることでより現場に即した性能評価が可能となる。よって実務導入では、評価指標を一つに絞らず複合的に見ることが現実的だ。
最後に実務への示唆だが、モデル選定やプロンプト設計の段階で文埋め込みによる多様性計測を取り入れれば、将来のサービスが他社と被るリスクを事前に検知できる。つまり技術的な評価手順を経営判断プロセスに組み込むことが、差別化を守る実務的な手立てになる。
4.有効性の検証方法と成果
検証方法は、標準化創造性テストへの応答収集と埋め込み空間での類似度測定という二本柱である。人間の参加者群と複数ベンダーのLLMから同一プロンプトで回答を得て、それらを文埋め込みに変換し群ごとの多様性を比較した。結果として、LLM群は人間群よりも応答間の平均類似度が高く、群としての均質性が高いという成果が示された。
加えて研究はコントロール実験を通じて構造的差異の影響を検証している。例えば回答の長さや語彙の統制を行い、それでもLLM間の類似性が残ることを示した点は重要である。これは単に出力の形式が似ているだけではなく、応答の中身の領域が重なっていることを示すため、差別化の難しさがより確からしく提示される。
ただし研究は独創性を一つの指標で評価している点を繰り返す必要がある。別軸の創造性指標では結果が異なる可能性があり、本研究の示唆を過度に一般化すべきではない。経営判断としては、実際の業務で求められる多様性指標を設定し、それに基づいてモデルを評価することが現実的である。
総じて、成果はLLMを創造支援に用いる際の期待調整に有効だ。短期的には生産性向上やドラフト作成で効果が見込めるが、差別化は人と組織の工夫が必要であるという実務的結論が得られる。
5.研究を巡る議論と課題
本研究の議論点は二つある。第一に、観察された均質性がモデルの学習データやアーキテクチャ由来なのか、それとも評価方法論による産物なのかをさらに検証する必要があること。第二に、創造性を評価する指標が多様であるため、どの指標で均質性が問題になるかは適用領域次第である。経営者はこれを理解し、業務に合わせて評価軸を選ぶ必要がある。
技術的課題としては、LLMのカスタマイズや社内データでの微調整（fine-tuning 微調整）を行えば均質性は低減できる可能性があるが、コストと運用負担が発生する点が挙げられる。投資対効果を考えるならば、まずは少数の業務で検証し有効性が見えたらスケールさせる段階的戦略が合理的である。
倫理的懸念としては、均質な応答の普及が文化や多様性に与える影響も考慮すべきである。企業としてはユニークさを守るだけでなく、生成物が意図せず偏りやステレオタイプを助長しないかを監視する必要がある。ここはリスク管理の一部としてガバナンス構築が求められる。
結論として、研究は重要な警鐘を鳴らすが万能解ではない。課題解決には技術、組織、人の三位一体の取り組みが必要である。経営は技術の長所を生かしつつ、差別化のための内部投資を設計することが求められる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究課題としてはまず、創造性の複数指標（fluency 流暢性、flexibility 柔軟性、elaboration 詳細化など）を同時に評価し、どの指標で均質性が顕著かを明らかにすることが必要である。次に、異なる学習データセットや微調整戦略が群の多様性に与える影響を実験的に検証することが望まれる。経営的には、これらは内部データ活用の方針設計に直結する。
また実務応用の観点では、プロンプト工学（prompt engineering プロンプト工学）やチェーン・オブ・ソート（chain-of-thought 思考連鎖）のような手法で均質性をどこまで解消できるかを探る必要がある。これらは単にモデルを切り替えるよりも現実的でコスト効率の良い差別化手段になりうる。経営はこうした手法の有効性とコストを比較検討すべきである。
教育面では、組織内でのAIリテラシー向上が不可欠である。プロンプトの設計や結果の評価を現場が行えるようにすることで、生成物の編集力が高まり差別化が可能になる。最後に、実務での小規模A/Bテストを繰り返し、短期的KPIで効果を測定する運用ルールの確立が推奨される。
総括すると、研究は初期の重要な知見を提供したに過ぎないが、その示唆を踏まえた実務的な検証と組織的対応こそが、LLMを武器にするための次のステップである。
検索に使える英語キーワード
Creative Homogeneity, Large Language Models, LLMs, Semantic Similarity, Originality, Alternative Uses Task, Feature Space Alignment
会議で使えるフレーズ集
「LLMはアイデアの出発点として有効だが、差別化は社内の編集プロセスで作る必要がある」この一文で議論を始めると方向性が揃う。次に「複数モデルを入れ替えても類似する可能性があるため、ベンダー分散だけでの差別化は期待しない」と付け加えるとリスク管理の議論になる。さらに「まずは小さな施策でKPI検証を行い、効果が確認できたらスケールする段階投資を提案する」という進め方を提示すれば、投資判断がしやすくなる。
引用元: We’re Different, We’re the Same: Creative Homogeneity Across LLMs
E. Wenger and Y. Kenett, “We’re Different, We’re the Same: Creative Homogeneity Across LLMs,” arXiv preprint arXiv:2501.19361v1, 2025.
