拓海先生、最近社内で「画像に映ってもいないものをAIが勝手に書いてしまう」と部下に言われているのですが、これは本当の問題なのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！それは「幻覚（hallucination）」と呼ばれる現象で、特に画像と文章を組み合わせる大規模視覚言語モデル、Large Vision-Language Models（LVLMs）で問題になっていますよ。
これって要するに、AIが「見ていない物」を勝手に報告してしまうということですか。それだと品質の担保や顧客説明で困ります。
はい、的確です。ポイントは二つあります。まず幻覚の種類として、質問に対して選択肢から選ぶ形式で誤答するもの（Type II）と、自由記述で勝手に存在を示唆するもの（Type I）があるんですよ。次に実務では自由記述が多く、こちらの方が検出と評価が難しいんです。大丈夫、一緒に整理すれば対策が立てられるんです。
なるほど。では、実際にどのようにして「自由記述の幻覚」を正しく測るのでしょうか。我が社での現場導入を考えると、その測定方法が肝心です。
素晴らしい着眼点ですね！本研究はその課題に応えるために、自由記述で出る“物体の幻覚”を評価するベンチマークを作っています。重要なのは三つだけ抑えれば良いです。1) 自由回答をそのまま評価できること、2) 評価に複数の言語モデルを使って偏りを下げること、3) 実際に手元のGPUで動く仕組みにしていることです。これで現場で再現可能な評価ができるんです。
それ、投資対効果の話で言うと、評価コストが低いなら導入しやすいが、誤検出や見落としがあれば逆効果です。誤判定をどう抑えるのですか。
おっしゃる通り重要な点です。ここが本研究の工夫で、評価者として複数のオープンソースの言語モデル、Language Models（LMs）を組み合わせ、投票による判定を行います。これにより一つのモデルの偏りで誤判定が起きる確率を下げています。つまり、単独の審査員に頼るのではなく審査員団を作るイメージなんです。
なるほど。これって要するに、我々が現場で使うときには単体のAI判断を鵜呑みにせず、複数の視点で確認する運用に変えるということですか。
その通りです。運用では三つのポイントで安全を作れます。第一に、自由記述の出力をそのまま検査できる指標を持つこと。第二に、評価に複数モデルを使い合意形成すること。第三に、オープンソースで再現可能な仕組みにして、同じ評価を社内で繰り返せること。これで投資対効果が改善できますよ。
分かりました。では最後に、簡潔に導入の勧め方や次の一手を教えてください。
素晴らしい着眼点ですね！まずは小さなパイロットで、自由記述の出力を評価する基準を作ること。次に複数のオープンソースLMを使って自動的に合意を取る仕組みを試すこと。最後に、評価結果を現場レビューに組み込み、誤検知パターンを洗い出すこと。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。
では私の理解を確認させてください。要するに、本研究は画像と自由文を扱うAIの『見てもいないものをあると示す誤り（Type I幻覚）』を、社内でも再現できるオープンな方法で正確に評価する枠組みを作ったということでよろしいですか。これにより、運用時に複数モデルで照らし合わせるルールを作れば、品質を担保しやすくなると理解しました。
