AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で『AIは同じ入力でも毎回違う返しをする』って話が出まして、うちの現場では失敗したら困る場面もあります。論文でそれを分析したものがあると聞きましたが、要するにどういうことなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。論文は『同じ入力なのに、決定的に動くはずの設定でも出力が変わることがある』と指摘しています。要点を3つで言うと、観察された不確実性の大きさ、測るための指標、そして工学的な原因の可能性です。
不確実性の大きさというと、どれくらいの変動なんですか。現場で見ると数パーセントの差なら許容できますが、それ以上だと困るんです。
素晴らしい着眼点ですね！この研究ではタスクやモデルによって、同じ入力での正答率が自然に走らせた複数回で最大15%変わる例があり、あるケースでは最良と最悪で70%も差が出たと報告しています。ですから数パーセントの差という期待は、必ずしも成り立たないんですよ。
それは大きいですね。で、原因はモデル自体の学習のせいなんですか。それとも運用の仕方に問題があるんですか。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、どちらも関係します。研究では同じモデルを自前のGPUで最適化を切れば決定的に動くことを示していますが、実運用で使われるAPIや高速化のための工学的最適化（例えば連続バッチ処理やプリフェッチ）が非決定性を生む可能性があると述べています。つまりモデルそのものだけでなく、運用インフラも要因になっているのです。
これって要するに、うちで外部のAPIを使っている限りは、同じ設定にしても結果がブレることがあるから、重要な判断をAI任せにするのは危ないということですか？
そうですね、鋭い質問です！要点を3つにまとめます。1) 重要な判断をする部分では、同じ入力での再現性を確認する仕組みが必要である、2) API運用側の最適化が内部で非決定性を生むことがあるので、ベンダーとの確認が必要である、3) 出力の「解析後の答え（parsed answer）」は生の出力文字列より安定しやすいので、設計で取り入れると良い、ということです。
なるほど。解析後の答えが安定するというのは具体的にどういう意味でしょうか。例えば要約や抽出のような場合ですか。
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。生の出力文字列は言い回しの違いでブレますが、そこから意味を抽出して答えだけを取り出す処理（例えば選択肢から1つを選ぶ、特定のフィールドを抽出する）は安定性が高くなる場合が多いのです。ビジネスで使うなら、生の文章そのままを結果とせずに、業務ルールで正規化してから判断材料にするのが現実的です。
現場に持ち込む際の対策を一言で言うと何をすれば良いですか。費用対効果を踏まえて教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！費用対効果の観点では、まずは重要度の高い判断から『再現性テスト』を行うことです。その上で、出力の正規化（解析後の答えに整える）と、APIの挙動をベンダーに確認するコストを比較して優先順位を決めると良いです。だいたいは低コストで効果が出る順に実施できますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめますと、重要な判断はまず再現性を確かめ、結果はそのまま使わず事業ルールで正規化し、外部の仕組みだから運用面も確認する、ということですね。ありがとうございます、拓海先生。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べる。この研究は、運用上「決定論的（deterministic）に設定した」と考えられている大型言語モデル（Large Language Model (LLM) 大型言語モデル）でさえ、実際には入力を固定して複数回呼び出すと出力が変化し得ることを体系的に示した点で重要である。最大で正答率が数%から最大70%近く変動した事例を示すことで、再現性に依存する業務フローの設計に警鐘を鳴らしている。
基礎的な位置づけとして、モデルの汎化能力の評価と工学的最適化の影響という二つの観点を同時に扱っている。モデル内部の確率的挙動だけでなく、APIやバッチ処理といった運用インフラが非決定性を生む可能性を明らかにした点が本研究の独自性である。これは、AIの実務導入において「動くかどうか」だけでなく「同じ条件で再現できるか」を問う視点を加える。
ビジネス的な影響は明白である。重要な意思決定を自動化する際に、同一入力で結果が再現されないと信頼性が揺らぐため、リスク評価や監査証跡の設計が必要となる。企業はこの研究を受けて、AIをブラックボックスとして放置するリスクと、運用側での保証コストを比較検討すべきである。
本節の要点は三つある。1) 決定的設定でも非決定性が観測される、2) その原因はモデル設計だけでなく運用最適化にもある、3) 実務では出力の正規化や再現性テストが不可欠である、である。以上を踏まえ、次節で先行研究との違いを検討する。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は一般に、大型言語モデルの性能評価を平均的なスコアで示すことが多かったが、本研究は出力の再現性そのものを数量化する点で差異がある。具体的には、複数回実行したときの出力一致率を直接計測し、従来の単発評価とは異なる不確実性の観点で比較している。
もう一つの差別化は、単一のモデルやタスクだけでなく、複数のモデルと複数のタスクで系統的に実験を行い、非決定性がタスク依存かモデル依存かを明らかにしようとした点だ。これにより『ある場面では安定していて別の場面では不安定』という複雑な実情が見える化されている。
さらに本研究は、新たな評価指標を導入している。総一致率（Total Agreement Rate, TARr@N 総一致率（TARr@N））や解析後答えの一致率（TARa@N）という指標で、生の出力と業務的に意味のある答えの両面を評価している点が先行研究と異なる。これにより、実務で使える設計方針を導きやすくしている。
先行文献の多くがモデル内部の不確実性や学習則に焦点を当てる一方で、本研究は運用工学の側面まで踏み込み、実運用で遭遇する非決定性を議論している。ビジネス導入の観点で言えば、これは単なる学術的関心を超えた実務的価値を持つ。
3.中核となる技術的要素
本研究で扱う主要概念は、Large Language Model (LLM) 大型言語モデル、総一致率（Total Agreement Rate, TARr@N 総一致率（TARr@N））、および解析後の一致率（TARa@N）である。LLMは自然言語処理タスクを幅広くこなすが、評価指標として生の出力文字列の一致だけでなく、業務上の答えとして解釈した後の一致を見る点が技術的中核である。
技術的原因として論文が指摘するのは、並列処理やバッチ連結、キャッシュ最適化といった推論エンジニアリングの実装である。これらは性能を向上させるが、内部の処理順やバッファリングにより確定論的でなくなることがあると述べられている。したがって「設定を決めた＝再現される」という単純な前提は崩れる。
またモデル自体のランダム性はシード（random seed）である程度管理可能であるが、外部のAPIやクラウドサービスが導入する最適化を完全に制御することは難しい。論文では自前環境で最適化を切ると再現性が得られた例を示し、運用上の要因の重さを示唆している。
最後に、解析後の答えを取り出す設計（出力正規化）を組み込むことで業務上の安定性を高められるという点が実装上の重要ポイントである。つまりエンジニアリングでの工夫により、実務的な再現性を担保できる余地がある。
4.有効性の検証方法と成果
検証は五つの異なるLLMと八つの代表的タスクで、ゼロショットと少数ショット両方の設定を用い、同一入力で複数回（各10回）実行して出力のばらつきを測る方法で行われた。これにより、タスク毎・モデル毎の不安定性を横断的に比較できる設計となっている。
成果として示されたのは、自然に発生する実行間で精度の変動が最大15%に達すること、そして最良と最悪のケースで最大70%近いギャップが観察されたことである。更に生の文字列一致率は稀にしか100%とならないが、解析後の答えに対する一致率は相対的に高い傾向が示された。
これらの結果は、統計的に正規分布を仮定すると誤った不確実性の評価を招くことを示している。分布が偏っているため、単純な平均・標準偏差だけではリスクを過小評価しがちであると論文は警告する。
検証の実用的示唆としては、業務導入前に現行APIでの再現性テストを行い、出力正規化の有効性を事前検証することが挙げられる。つまり実験データはそのまま実務上のチェックリストとなる。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は重要な問題提起を行ったが、依然として未解決の課題が残る。第一に、非決定性の根本原因の解明である。論文は運用最適化の関与を示唆するが、ブラックボックス化された商用APIの内部挙動を細かく追跡することは難しい。
第二に、非決定性を低減するための実践的手法の確立が必要である。例えば、出力を一文字だけ許容するメタプロンプトや、複数実行のアンサンブルで多数決を取るなどの案があるが、それぞれコストと効果のバランスを定量化する研究が求められる。
第三に、評価指標の標準化である。論文で提案されたTARr@NやTARa@Nは有用だが、業界標準としての採用にはさらなる検証と合意形成が必要である。特に監査や法規制の文脈では、再現性指標が重要な役割を果たす。
最後に、運用上のガバナンス設計も議論の中心である。外部APIに頼る場合はベンダーとのSLA（Service Level Agreement）や挙動の説明責任を明確にし、内部で運用する場合は再現性を担保するための設計とテストを必須にする必要がある。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は、非決定性を低減する具体的手段の評価に移るべきである。例えばトレーニング時や推論時に追加できる制約、あるいはメタプロンプトによる一貫性確保などの手法を精査することが有益である。加えて、クラウド運用側の最適化と再現性のトレードオフを定量的に示すことが求められる。
また、実務者向けには『再現性テストのためのチェックリスト』と『出力正規化の標準設計』を開発し、業界横断的に共有する努力が必要である。これにより導入企業は短期間でリスク評価を実施できるようになるであろう。
検索に使える英語キーワードとしては、Non-determinism, LLM stability, TARr@N, TARa@N, deterministic LLM settings, inference instability を挙げておく。これらを用いれば本分野の最新動向にアクセスしやすくなる。
最後に、経営レベルでの実行可能な提言を示す。重要な意思決定へのAIの適用は、まずは限定的な範囲で再現性確認を行い、結果の正規化プロセスとベンダー確認を経て本格導入する段階的な道筋を推奨する。
会議で使えるフレーズ集
「この出力の再現性をまず検証してから本番運用に移行しましょう。」
「外部APIの最適化が内部で不確定性を生んでいないか、ベンダーに挙動の説明を求めます。」
「出力はそのまま使わず、業務ルールで正規化してから判断材料にする運用設計にします。」
