拓海先生、最近『小規模言語モデルがノイズを学ぶか、忘れるか、保持するか』という論文が話題だと聞きました。弊社の現場でも汚れたデータが多く、導入時の影響が心配でして、要点をわかりやすく教えてくださいませ。
素晴らしい着眼点ですね！これは要点を端的に言うと、小さめの言語モデル（パラメータ数が1〜3億ではなく1〜3ビリオン＝10億のレンジのモデル）が、どのノイズを学んでしまうのか、学んだものを消せるのか、そして一度消したら忘れずに消え続けるのかを調べた研究ですよ。大丈夫、一緒に見ていけるんです。
言葉が難しいので整理します。弊社が導入するモデルが現場データの「変な文字」や「ふりがな間違い」を覚えてしまうと困るという理解で合っていますか？これって要するに、モデルが現場の雑なデータを“真実”として覚えてしまうということですか？
その通りですよ、田中専務。要点を3つにまとめると、1) 小さいモデルはデータのノイズに敏感で簡単に順応すること、2) 事前学習（pretraining）の質が高いモデルは一部のノイズを学びにくいこと、3) 多言語に強いプレトレーニングは特定の文字変換ノイズには強みがあること、という結果でした。これで経営判断の材料が見えてきますよね？
なるほど、モデルごとに“耐性”が違うのですね。では実務として、どのモデルがどういうノイズに弱いかという点はどう把握すればよいでしょうか。検証コストが気になります。
素晴らしい着眼点ですね！現場で使えるアプローチは3ステップです。まず小さな代表データセットを作り、次にモデルに例示して出力の挙動を観察し、最後に「ノイズを入れた場合」と「入れない場合」で性能差を計測することです。これなら実運用前に低コストで見積もれますよ。
「ノイズを学習させないための対策」って具体的にどんな手があるのですか。データ清掃だけだと現場負担が大きく、外注コストも膨らみます。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。対策は主に三つあります。ひとつ目はデータパイプラインで簡易フィルタを入れること、ふたつ目はモデル選定時に事前学習データの品質や多言語性を重視すること、みっつ目はモデルに対して「アンラーニング（unlearning）」の手法を検討することです。アンラーニングは一部の悪いパターンを消すための技術です。
アンラーニングという言葉は聞き慣れません。これって要するに、間違って覚えたことを取り消す「消しゴム」のような仕組みということでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！その比喩で問題ないです。学習済みのモデルから特定のパターンだけを弱めたり消したりする技術で、完全消去は難しいこともあるが、ターゲットを絞れば実務的に効果が出る場合が多いんです。大事なのは「どのパターンを消したいか」を経営判断で決めることです。
つまり、運用に踏み切る前に「どのノイズが事業に悪影響を出すか」を決め、そこだけ消す方針でコストを抑える、ということですね。これなら我々でも現実的です。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。さらに要点を3つだけ。1) 小規模モデルは速く・安く試せるがノイズに敏感、2) 事前学習データの質が事後の挙動に効く、3) アンラーニングや簡易フィルタで運用コストを抑えられる、です。これで経営の判断材料は揃いますよね？
よくわかりました、拓海先生。では最後に、私の理解が正しいか確認させてください。要するに、社内データのノイズがモデルの判断に悪影響を与える可能性があるため、小規模モデルで素早く試験し、事前学習の質やアンラーニングを取り入れつつ、影響のあるノイズだけを消す方針で進めるべき、ということですね。これで社内会議で説明できます。
素晴らしい着眼点ですね！その理解で完璧です。大丈夫、一緒に準備すれば必ず会議も通りますよ。今日はお疲れさまでした。
ありがとうございます。自分の言葉で整理しますと、まず小さく素早く試して、問題が起きるノイズだけを経営判断で指定して消す方針で進めます。以上です。
1.概要と位置づけ
結論ファーストで伝える。本研究は、小規模言語モデル（Small Language Models: SLMs、小規模言語モデル＝パラメータ数が1〜3ビリオンの範囲のモデル）が、学習データに含まれる諸種のノイズをどのように学習し、除去（アンラーニング）可能か、そして一度除去した後にその効果が持続するかを体系的に評価した点で、実務的に重要な示唆を与える。
まず重要性を示す。近年、翻訳や要約などの自然言語処理タスクで高度な応用が進む一方、企業が導入する際には現場データの品質問題、すなわち文字化け、転写ミス、転訛（てんか）やトランスリテレーション（transliteration: 文字表記変換）のようなノイズが出力の信頼性を低下させる危険がある。小規模モデルは導入コストが低い反面、こうしたノイズへの感度が高い可能性がある。
論文は複数の市販・研究用のSLMを用い、事前学習の背景や多言語性によってノイズの学習傾向が変わることを示した。最小モデルはノイズに迅速に同化する傾向があり、事前学習データが高品質で構造化されているモデルは特定のノイズを学びにくい。これは現場導入時のモデル選定の重要性を示す。
実務の観点では、導入前にノイズ耐性を評価する簡易プロトコルを持つことが費用対効果を高めるという示唆が得られる。具体的には代表的なノイズケースを用いて小さな実験セットを回すことで、運用リスクを低コストで見積もれる。
結論として、本研究はSLMの実務導入に際して「どのノイズを許容し、どのノイズを除去すべきか」を判断するための知見を提供する点で、企業の意思決定プロセスに直接的に貢献する。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大規模言語モデル（Large Language Models: LLMs、以後LLMs）を中心にモデルの堅牢性やデータ品質の影響を扱ってきたが、小規模モデルに特化してノイズの学習・忘却・保持を実験的に比較した点が本研究の独自性である。LLMsの振る舞いと同一視できない動作が示され、規模の違いが実運用上のリスクや対策に直結することを明らかにした。
具体的には、事前学習データの質、多言語性、トークナイゼーション（tokenization: 単語や文字をモデルが扱える最小単位に分割する処理）の違いが、SLMのノイズ感受性に与える影響を定量的に示した点が新しい。これは単にモデルサイズの話ではなく、学習データの「質」と「構造」が実際の挙動を左右するという視点を補強する。
また、ノイズの種類を文字レベルノイズ、転写・転写誤り、トランスリテレーションなど細かく分類し、それぞれに対するモデル毎の応答差を比較した点が実務的価値を持つ。従来の研究がタスク性能のみを重視したのに対し、本研究は「どのノイズが業務に致命傷を与えるか」を検討する点で差別化される。
さらに、本研究は実験的再現性を重視し、複数の既存SLMを同一条件下で検証した。これにより、単一モデルの特性ではなく、モデル群に共通する傾向と例外を区別できる情報を提供する。事業でのモデル選定に際し、一般化可能な判断材料となる。
まとめると、差別化点は「SLMに焦点を当て、ノイズ種類ごとに学習・アンラーニング・保持挙動を比較した体系性」と「事業適用を意識した評価設計」にある。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核は三つの技術的要素に集約される。第一はトークナイゼーション（tokenization: トークン化）に関する影響である。これはモデルが入力をどのように区切って記憶するかを決める工程であり、文字単位・サブワード単位の違いがノイズの学習に大きく影響する。企業データでは表記揺れが多いため、この工程の設計は運用前に必ず確認すべきである。
第二の要素は事前学習データの質である。高品質かつ多様なデータで事前学習されたモデルは、低品質なノイズに対して「耐性」を示す傾向がある。本研究では、事前学習のデータセットが構造化されていたモデルが文字レベルや転写ノイズを学びにくかったと報告されている。これは実務でのモデル選定基準に直結する。
第三はアンラーニング（unlearning: 学習の取り消し）と呼ばれる手法だ。特定のノイズパターンだけをターゲットにして重みを調整することで、問題のある出力傾向を軽減する技術である。完全消去は難しい場合もあるが、業務上問題となるパターンを絞ることで実用上の改善が得られる。
技術的には、これら三要素は相互に作用する。たとえば良質なトークナイザと高品質事前学習を組み合わせれば、アンラーニングの負担を減らせる。逆にトークナイザが雑であれば、アンラーニングの効果も限定的になる可能性がある。
以上を踏まえ、実務ではモデル導入前にトークナイゼーション設計、事前学習データの評価、アンラーニングの可否をセットで評価することが推奨される。
4.有効性の検証方法と成果
検証方法は、代表的なSLM群を選び、まずノイズフリーの指示（instruction tuning）でベースラインを作成し、次に文脈内例示（in-context examples）でノイズを与える手順を踏んだ。モデル群にはOlmo 1B、Qwen1.5 1.8B、Gemma 2B、Phi2 2.7Bが含まれ、各モデルの出力変化を比較した。
成果として、最小構成のモデル（Olmo）はノイズに最も敏感であり、短期間でノイズパターンに順応した。一方でPhi2は事前学習データの品質が高いために一部の文字レベルノイズやトランスリテレーションに対して抵抗力を示した。Gemmaは多言語事前学習の恩恵でトランスリテレーションノイズに強い傾向を示した。
これらの結果は、単一の性能指標だけでなく、ノイズ別の詳細な挙動観察に基づいている。実務上は単に精度が高いモデルを選ぶのではなく、自社のデータで頻発するノイズ種別に応じてモデルを選ぶことが合理的であることを示している。
またアンラーニングの実験では、ノイズパターンを組み込んだ指示学習を行った後に特定パターンを除去する試みがなされ、部分的な改善は可能であることが確認された。ただし完全な消去は難しく、業務上十分な改善が得られるかどうかはケースバイケースである。
従って検証の実務プロトコルとしては、小規模な実験セットでノイズ別の感度を測り、アンラーニングを試行し、得られた改善度に基づいて運用方針を決める、という段階的な手順が有効である。
5.研究を巡る議論と課題
本研究はいくつかの議論点と限界を内包する。第一に、アンラーニングの可否およびその持続性に関する一般化である。実験では部分的改善が得られたものの、完全消去は困難であり、どの程度の改善が業務上許容可能かは経営判断に依存する。
第二に、トークナイゼーションや事前学習データの公開情報が限定的な市販モデルでは、なぜそのモデルが特定ノイズに強いのかを完全に説明することが難しい点がある。ブラックボックス性は依然として運用リスクとなる。
第三に、ノイズの定義自体がタスクごとに異なるため、汎用的な評価基準が確立していない。企業ごとに業務上重要なノイズが違うため、評価プロトコルのカスタマイズが必要となる。
さらに、研究はSLMに絞られているが、ハイブリッド運用（大規模モデルをバックエンドに据え、小規模モデルをエッジやオンプレで運用する等）の設計が今後重要となる。これによりコストと品質のバランスを取る新たな運用パターンが生まれる可能性がある。
最後に、倫理やコンプライアンスの観点から、データから削除したい情報が法的に扱いを求められる場合、アンラーニングの技術的限界が問題となる。これらの点を踏まえ、運用設計には技術的評価と法務・経営判断の両輪が必要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の調査は三方向で進めるべきだ。第一に、アンラーニング手法の精緻化である。特定パターンを効果的に減衰させるアルゴリズム設計や、再学習コストを抑える技術が求められる。これにより現場での運用可能性が大幅に向上する。
第二に、トークナイゼーションや事前学習データの可視化技術の開発である。なぜあるモデルが特定ノイズに強いのかを説明可能にすると、モデル選定における透明性と信頼性が高まる。企業は説明可能性を重視すべきである。
第三に、実務指向の評価ベンチマークを整備することだ。業界毎に代表的なノイズケースをまとめ、標準的な検証プロトコルを作れば導入のハードルが下がる。これにより中小企業でも合理的にAI導入を判断できる。
検索に使える英語キーワードとしては、”Small Language Models”, “noise robustness”, “unlearning”, “tokenization effects”, “instruction tuning”, “in-context learning”などが有用である。
これらの方向性に取り組めば、SLMを使った現場運用の実効性と安全性が高まり、費用対効果の高い導入が可能となる。
会議で使えるフレーズ集
「まず小さく試験運用して、代表的なノイズだけを対象に除去を試みましょう。」と宣言すれば、過度な初期投資を避ける姿勢を示せる。「事前学習データの質がキーなので、モデル選定時にその点を重視したい。」と述べれば、技術的裏付けのある判断であることが伝わる。「アンラーニングで完全消去は保証できませんが、業務で問題となるパターンを絞れば実務上の改善は見込めます。」とリスクと妥協点を明確にすれば合意形成が速い。
