拓海先生、最近部下から『言語モデルが人と同じように「多分」や「ほとんどない」といった表現の意味を分かるか』という話を聞きまして、正直よく分かりません。要点を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、簡潔に言うと、言語モデルは人間と似た数値イメージで「不確実な言葉」を割り当てられる場合があるんですよ。要点を三つにまとめると、1) 多くのモデルは人間と同じ方向性で数値へ変換できる、2) ただし出力の幅（多様性）が人間より小さい、3) モデル自身の確信と話者の不確実さを混同する弱点がある、ということです。
なるほど。で、実務にどう関係するんでしょうか。うちの営業が「おそらく受注できる」と言った時、その言葉をモデルが解釈して意思決定に使えるという話ですか。
素晴らしい着眼点ですね！その通りで、言語表現を数値化できれば、営業トークの「多分」をダッシュボードで扱えるようになります。だが重要なのは、その数値が人間集団の見方と同じ幅やばらつきを持っているか、そしてモデルが発話者の立場を理解しているかです。
それで、実際にはモデルはどんな間違いをしやすいのですか。投資対効果を考えると、変な判断を出されると困ります。
素晴らしい着眼点ですね！主なリスクは二つあります。一つは多様性の欠如で、モデルは典型的な数値に収束しやすく、実際の人間集団が示す意見の広がりを再現しにくいこと。もう一つは混同で、モデルが『自分がその事実を信じているか』で出力を引っ張ってしまう点です。
これって要するに、モデルは『多分＝何割』という目安は示せるが、本当に場の幅や不確実性の原因まで理解しているわけではない、ということですか？
その通りです！端的に言えば、モデルは数値化の『近似器』として有用だが、背景にある人間の多様な判断プロセスまで再現できているとは限らないのです。大丈夫、一緒に使えば効果は出せますよ。導入時のチェックポイントを三つにまとめると、1) 多様性の評価、2) 話者立場の明示、3) モデルベースのバイアス測定です。
なるほど、具体的にどう運用すれば安全に始められますか。現場が混乱しない導入手順を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さな試験運用から始め、モデルが出す「多分＝何％」のレンジを現場の複数名に評価してもらいます。次に、発話者の立場情報（営業が話したのか顧客が話したのか）をモデル入力に明示し、バイアスを測る簡単な検定を行います。最後に、ダッシュボード上で『信頼区間』を表示して意思決定者が過度に頼らないようにします。
わかりました。私の理解を確かめさせてください。要するに、モデルは言葉を数値に変換できるが、出力の幅や背景の理解に限界があるので、現場で使う場合は多様性の確認と立場情報の明示、そして信頼度を一緒に提示する必要がある、ということですね。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。一緒に導入計画を作れば必ずできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、言語に含まれる不確実性表現を、大規模言語モデル（Large Language Models、LLM）と人間がどのように数値的に解釈するかを比較し、重要な二点を明らかにした。第一に、多くのLLMは「おそらく」「ほとんどない」といった不確実性表現を人間の集団的認知に近い数値へマッピングできる。第二に、LLMは人間より出力の多様性が低く、モデル自身の確信と話者の不確実さを混同しやすい点で実用上の注意が必要である。
この成果は基礎的には「言語理解」と「確率的推論」の交差点に位置する。言語表現に潜む確率イメージを定量化することは、意思決定支援やリスク評価に直結するため、応用的価値は高い。実務者にとって最も重要なのは、モデルが示す「数字」をそのまま信用せず、バイアスや多様性の欠如を評価して運用ルールを設ける点である。
本論文は、モデル評価において単なる正誤や確率推定精度を超え、発話者の立場に依存した解釈の差や集団分布との整合性を検証対象に据えた点で一線を画す。要するに、AIを使って『人が何を意味しているか』を数値化する際の実務上のチェックリストを提示したとも言える。
実務適用の観点からは、営業や法務など言葉のニュアンスが意思決定に関わる領域で有用である一方、モデルの示す「代表値」が現場の意見の幅を反映しているかを検証する必要がある。本稿は企業がLLMを導入する際の評価軸を明示する出発点として機能する。
最後に、この研究はLLMを人間の行動シミュレーションに用いる流れに対して疑問符を投げかける。モデルは多数の観点で人間と「似た振る舞い」を示すが、意見の多様性という重要な側面で齟齬が生じるため、シミュレーション結果を鵜呑みにしてはならない。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究では、言語に含まれる不確実性表現を人間がどのように数値化するかについては一定の知見がある。これらは主に「人間集団の平均的な解釈」に着目し、例えば ‘probably’ を何％と解釈するかという定量的な対応関係を明らかにしてきた。一方で、LLMが同様のタスクでどの程度人間に似た振る舞いを示すかは十分に検討されてこなかった。
本研究の差別化点は三つある。第一に、LLMを多数用いて同じ評価基準で人間と比較した点である。第二に、単なる平均的対応だけでなく、モデル出力の多様性と人間集団の多様性の差を明示的に評価した点である。第三に、モデルが自らの知識や確信と発話者の不確実さを混同する現象を系統的に示した点である。
これらの差別化により、ただ「モデルが数値を出せる」という事実と、「現場で安心して使えるかどうか」は別問題であることが鮮明になる。実務者はモデルの平均挙動だけでなく、分布の幅や外れ値の扱いを設計段階から考慮する必要がある。
加えて、本研究はモデル評価の方法論的側面にも貢献する。具体的には、発話者の立場（誰がその発言をしたか）を明示する入力設計や、多様性を反映させるためのサンプリング手法の影響を示し、評価指標の拡張を提案している。
総じて、先行研究が示した「言語表現と数値の平均的対応」に対して、本研究は「多様性と文脈の依存性」を評価軸として追加することで、実務的に意味のある洞察を提供する。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術的中核は、言語表現を数値に変換する評価スキームと、その評価をLLM群および人間集団で比較する実験デザインである。ここで使われる主要用語を整理する。まず、Large Language Models（LLM、大規模言語モデル）は大量のテキストで学習した生成モデルであり、文章から次に来る語や確率分布を出力する器であると理解すればよい。
次に、評価の対象となる「不確実性表現」は ‘probably’ や ‘unlikely’ のような語句で、これを数値化するとは、ある発言が真である確率のイメージをパーセンテージ等の実数で表すことである。モデルに対しては、同一の文脈でこれらの語句をどう数値化するかを尋ね、その出力分布を人間の実験データと比較する。
実験では、モデルの「自己確信（intrinsic uncertainty）」と「発話者の不確実さ（speaker uncertainty）」を切り分ける設計が取られている。具体的には、モデルにその文の真偽に関する自分の知識を明示的に与えたり与えなかったりして、出力の揺らぎを観察する。ここが本研究の重要な技術的工夫である。
また、モデル出力の多様性を評価するために、生成アルゴリズム（decoding algorithm）の影響を検討している。理論上はサンプリング方法次第で多様性を高められるが、実際の大型モデル（たとえばGPT-4相当）ではアルゴリズムを変えてもなお人間の多様性を再現しきれない現象が観察された。
このように、本研究は単に確率を推定する精度を問うだけでなく、出力の分布特性、文脈依存性、そしてモデル内部の確信と発話者の立場を切り分ける実験設計を組み合わせたことが技術的な骨格である。
4. 有効性の検証方法と成果
検証方法は人間被験者実験と複数LLMの応答比較という二軸である。人間側では多数の参加者に対し、同一文脈で不確実性表現をどのような確率イメージで受け取るかを尋ね、その分布を得た。モデル側では同一質問を多数のLLMに入力し、出力される数値分布を取得して比較した。
主要な成果は明瞭である。多くのLLMは人間の集団平均に近い代表値を出せるが、その出力分布は人間より狭くなる傾向があった。つまり、モデルは『典型的な解釈』を示す点で有用だが、意見の幅という観点では過小評価しやすい。また、モデルは自らの知識に基づく確信が強い場合、発話者の不確実さを過小評価するか、逆に過大評価するバイアスを示した。
この結果は、評価指標を平均値だけに頼ることのリスクを示す。意思決定支援として用いる場合、代表値の提示に加え、分布幅や複数のサンプルを示して現場が不確実性の幅を正しく把握できるようにする必要がある。加えて、発話者情報を入力に含めることで混同の一部を軽減できる可能性が示唆された。
実務上のインプリケーションとしては、ダッシュボード設計で「代表値＋信頼区間」を表示する運用が推奨される。これにより、経営判断者がモデル出力を過信せず、現場の多様な見解を反映した意思決定が可能になる。
総括すると、LLMは不確実性表現の数値化において有用なツールであるが、賢明な運用と追加の検証が不可欠であるという結論に達する。
5. 研究を巡る議論と課題
議論点の一つは「多様性の欠如」がどの程度実務に影響するかである。シミュレーションや集団予測では、意思決定の極端なケースや少数派の意見が重要になることがある。モデルが代表値に収束する性質は、こうしたケースを見逃すリスクを高める。
他の議論点は「話者立場の扱い」である。発話者の知識や利害関係が不確実性の解釈に大きく影響するにもかかわらず、現状のモデル設計ではこれを自動的に区別する仕組みが十分ではない。実務導入時には発話者メタデータの付与が必要となる。
また、評価手法自体にも改善余地がある。人間集団の多様性をどう定量化するか、そしてモデルのサンプリング方法が結果に与える影響をどう標準化するかは今後の課題である。大規模モデルが示す代表値と、現場ヒアリングで得られる多様な声の乖離をどう埋めるかが鍵である。
倫理的な観点も見落とせない。モデルが示す「確率」がそのまま行動につながる場面では、誤った確信が社会的影響を及ぼす恐れがある。したがって、透明性を持って出力の不確かさを提示する設計が求められる。
結局のところ、本研究はLLMをビジネスに組み込む際のチェックポイントを明確にした一方で、実務が直面する課題—多様性の再現、立場情報の扱い、評価の標準化—を改めて提示した。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で追加調査が必要である。第一に、モデル出力の多様性を高めるためのアーキテクチャやデコーディング手法の検討である。第二に、発話者立場の情報を明示的に取り扱う入力設計とそれに基づく評価フレームワークの整備である。第三に、ビジネス応用に即したリスク評価基準とガイドラインの作成である。
具体的な実務プランとしては、まず社内で小規模な評価プロジェクトを立ち上げ、代表的な不確実性表現を収集してモデル出力と現場評価を比較する。次に、得られた差分に基づいてダッシュボードの表示ルールや運用マニュアルを策定する。最後に、継続的なモニタリングでモデルの挙動を追跡することで安全な運用を確保する。
検索に使える英語キーワードは次の通りである。”linguistic uncertainty”, “probability interpretation”, “language model uncertainty”, “human-AI alignment”, “diversity in model outputs”。これらのキーワードで文献探索を行えば、本分野の関連研究に速やかにアクセスできる。
本研究は、AIを意思決定支援に使う際の『数値化の限界』を示した点で重要だ。経営層は提示される数値の由来とその限界を理解し、ガバナンスを整備した上で導入を進める必要がある。
最後に、会議で使える簡潔なフレーズを以下に示す。これを使って現場と共通認識を作ることが導入の第一歩である。
会議で使えるフレーズ集
「モデルは代表的な解釈を出せますが、現場の意見の幅は別途評価が必要です。」
「発話者の立場を明示してからモデルに投げる運用にしましょう。」
「出力は『代表値＋信頼区間』で提示し、過信を避けます。」
参考文献: C. Belem et al., “Perceptions of Linguistic Uncertainty by Language Models and Humans,” arXiv preprint arXiv:2407.15814v2, 2024.
