AIBR プレミアム
拓海さん、最近社内で「マルチモーダル大規模言語モデル（Multimodal Large Language Models、MLLM）ってのを導入したら良いんじゃないか」と言われまして。ただ、現場の不安材料が多くて。特に「説明がつかない」「勝手に嘘を言う（ハルシネーション）」という話を聞いて、実務で使えるのか心配です。どんな研究が解決に近づいているのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！MLLMが現場で使われるには、判断の理由が見えて信頼できることが重要ですよね。今回紹介する研究は、モデルの「理由（rationale）」をコードとして生成・検証し、忠実で簡潔、かつ他の方式へ移し替え可能な説明を作る手法です。要点を三つにまとめると、(1) 理由を実行可能なコードで作ることで本当にモデルの判断に根差すようにする、(2) 不要部分を削って短くする、(3) 最終的に他の学習方式へ転用できるようにする、ですよ。一緒に見ていきましょうか。
コードで理由を出すって、現場の人間が見ても分かるんでしょうか。私たちは現場にプログラマーがいるわけではないので、そのあたりが気になります。
大丈夫、田中専務。その点も考慮していますよ。ここでいう「コード」は検証可能な手順のことで、実際に実行して同じ答えが得られるかを確かめられるものです。専門家でなくても結果とステップを照合できる形に整えることが目的です。ポイント三つは、再現性・簡潔さ・移転性です。一つずつ補助しますから安心してください。
なるほど。「移転性」というのは、要するに一度良い説明が作れれば別のモデルやシステムにも使えるということですか？これって要するにコストを下げられるということ？
その通りです！移転性（transferability）はコスト効率に直結します。良い理由があれば、小さなモデルやエンドツーエンド学習（end-to-end learning、最初から最後まで一貫して学ぶ方式）に転用でき、再学習の手間を抑えられます。要点は三つ、再利用性、学習効率、現場適用の容易さです。これらが揃うと投資対効果が見えやすくなりますよ。
具体的にはどんな工程で説明を作るんですか。現場に落としこむときに我々が理解しやすい形にできますか。
具体工程は三段階です。まずコード生成モデルを使って視覚タスクに対応する実行可能コードを作ります。次にそのコードを実行して得られた実行トレースを下書きの思考過程（chain-of-thought、CoT）として扱い、成功したスニペットだけを残します。最後にプルーニング（pruning）、マージ（merging）、ブリッジ（bridging）という操作で冗長を除き、自然言語の簡潔な理由に整えます。現場では実行結果と簡潔な理由の二つを提示すれば分かりやすいです。
それで現場の判断は速くなるんでしょうか。現場の作業員が結果を鵜呑みにせず、検証できるようになるのが大事です。
その懸念は正当です。Factという手法は、説明を単なる言い訳に終わらせず、実行可能な検証手順として残す点が特長です。検証可能なステップがあると、現場でのクロスチェックがしやすくなり、結果の受け入れと修正が速くなります。要点は信頼の可視化、検証の容易化、運用上の透明性です。
理屈は分かりました。結局のところ、これって要するにモデルが説明できる形で筋道を示し、それを他のモデルでも使えるように整理するということですね？
まさにその通りです。簡潔に言うと、(1) モデルの答えに根ざした実行可能な理由を作り、(2) 不要な部分を削って現場で使いやすくし、(3) 別の学習方式へ移して再活用できるようにする、の三点です。大きな利点は信頼性の向上、学習コストの低減、運用の安全性向上です。安心して次の検討に進めますよ。
分かりました。自分の言葉でまとめると、まずモデルの判断を『実行して確かめられる理由』に落とし込み、それを短くしてから別の仕組みに移して使えるようにする。そうすれば現場でも検証がしやすく、投資効果が見えやすくなる、ということですね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べると、この研究はマルチモーダル大規模言語モデル（Multimodal Large Language Models、MLLM）が出す「理由（rationale）」を、実行可能なコードとして生成・検証し、そこから簡潔かつ別環境へ移し替え可能な説明に変換する新たな枠組みを提示した点で大きく前進した。従来の単なる文章ベースの説明では検証性に乏しく、実務運用で信用を得にくかったが、Factは理由の再現性を保証することで運用上の信頼を向上させる。
まず背景として、MLLMは画像やテキストを組み合わせた処理で高い性能を示す一方、内部の推論過程がブラックボックスになりやすく、誤った答え（ハルシネーション）や場当たり的な結論を出す問題がある。信頼構築のためには、モデルの出力に付随する「なぜその答えになったか」を検証可能な形で提示することが必要である。
本研究の位置づけは、検証可能性（faithfulness）・簡潔性（conciseness）・移転性（transferability）という三つの要件を同時に満たす実践的な方法を提示した点にある。特に実務適用を念頭に置き、現場での検証や他モデルへの再利用を考慮した設計になっている。
以上の意義をまとめると、モデルの説明をブラックボックスから可検証なプロセスへと変え、現場での受容性と運用効率を改善する点で企業の導入判断に直接影響する研究である。検証可能な説明があることは、現場の安全管理や品質保証の観点でも大きな価値を持つ。
この節では簡潔に位置づけを示したが、以降で具体的な技術要素や実験結果を経営判断に役立つ観点で詳述する。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来研究は主に二つのアプローチに分かれていた。一つは言語的なChain-of-Thought（CoT）を用いて思考過程を文章で示す方法であるが、文章だけではモデルと結論の因果関係が明確でないことが多い。もう一つはシーングラフ（scene graph）やニューラルシンボル（neural symbols）を用いる手法で、構造化表現を介して理由付けを行うものの、外部ツールや高度な表現理解を要求し、汎用性に欠ける。
本研究の差別化点は、コード生成モデルを介して「実行可能なコード」を理由の形で生成し、その実行トレースを基に説明を抽出する点にある。コードは検証可能であり、正しく動けば論理的な根拠が確かめられるため、信頼性の担保が従来よりも強固である。
また、生成した実行トレースから冗長な部分を除く一連の操作（プルーニング、マージ、ブリッジ）を定義することで、単に長い説明を出すのではなく、現場で使える短く要点を押さえた説明へと変換する点が革新的である。これにより、説明の可読性と効率性が同時に向上する。
さらに移転性を重視し、プログラミングパラダイムで得られた合理的な理由をエンドツーエンドの学習枠組みへ転用可能な形でフィルタリングする点は、実務でのコスト削減と再利用性向上に直結する差別化要素である。ここが同分野の先行研究と明確に異なる点である。
短く言えば、検証可能性と実務適用性を両立させた点が本研究の最大の差別化である。
3. 中核となる技術的要素
技術的には三段階の流れで説明を生成する。第一段階はコード生成モデルによる実行可能なコードの生成である。ここではコードが視覚タスクを処理するための手順を表現し、実際に実行して正解が出るスニペットのみを選別する。このプロセスが「忠実さ（faithfulness）」を支える基盤となる。
第二段階は実行トレースから不要部分を取り除く工程で、具体的にはプルーニング（pruning）で冗長なステップを削除し、マージ（merging）で類似処理を統合し、ブリッジ（bridging）で欠落した因果関係を補う。これにより説明は短く読みやすくなると同時に、元の論理構造を保てる。
第三段階は移転性の確保である。ここではプログラミングパラダイムで得られた説明を、エンドツーエンド学習へ適用可能な形に変換するフィルタリングを行う。これにより大規模モデルだけでなく、より小さな現場向けモデルへの適用も現実的となる。
補足的に、コードの実行可能性を担保するための検証メカニズムが重要である。コードが実際にコンパイルや実行で正しい結果を返すことを確認することで、言葉だけの説明よりも強い信頼性を得られる。これは現場の監査や品質保証に直接役立つ。
本節の要は、実行可能なコード→実行トレース→簡潔化→移転という一貫した設計が、忠実で短くて再利用可能な説明を実現する技術的核心である。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は複数のモデルサイズとタスクで行われ、定量的には合成的推論能力、空間理解能力、ハルシネーション率の低下、そして一般化性能の向上を主要な評価指標とした。比較対象には従来の文章型CoTやシーングラフを用いた手法を含めている。
実験の結果、Factで得られた説明を用いて学習させたモデルは、特に組合せ的推論（compositional reasoning）と空間推論で顕著な改善を示した。また、説明が実行可能であるために誤答の原因追跡が容易になり、ハルシネーションの発生率が低下したことが確認された。
興味深いのは、この方法がモデル規模に依存せず効果を示した点である。大規模モデルだけでなく小～中規模モデルにも説明を転用することで、性能向上と運用コスト削減の両立が可能になった。実務導入の観点からは、この点が極めて重要である。
定性的な評価では、現場担当者が説明の実行トレースを使って判断を検証しやすくなったとの報告があり、結果として導入後の信頼回復に寄与することが示唆された。これにより導入時の心理的抵抗も低減される。
総じて、Factは実用面での有効性を示し、特に検証性と再利用性が運用上のメリットにつながることを実証した。
5. 研究を巡る議論と課題
まず留意点として、Factはコード生成モデルに依存しているため、そのコード生成の質が全体の性能を左右するという問題がある。コード生成が不正確であれば、得られる実行トレースも誤った根拠を示しうる。したがってコード生成の信頼性向上が引き続き必要である。
次に、実行可能な説明は有用だが、複雑な現場タスクではコードが非常に長くなり得る点が課題である。プルーニングやマージの設計次第では重要な因子を誤って削ってしまうリスクもあり、要点抽出の評価基準がより厳密に求められる。
また倫理や安全性の観点では、検証可能性が高まる一方で、誤って安全性の低い手順が検証された場合の責任所在や運用ルールの整備が必要である。現場導入に際しては運用プロセスや承認フローを明確にする必要がある。
さらに、移転性を重視する設計は汎用性を高めるが、特定業務向けの細かな最適化には向かない可能性がある。したがって、企業が採用する際には事前に業務適合性の評価を行うことが望ましい。
最後に、今のところの検証は限定的なデータセットやタスクに基づくため、産業現場全般への横展開を行うには追加試験と運用検証が不可欠である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で追加研究が必要である。第一にコード生成の信頼性向上と自動修正機能の導入である。コード生成モデルの出力を自動的に検査し、誤りを修正する仕組みがあれば実運用での安心感が増す。
第二に、プルーニングやマージの最適化手法を業務特性に応じて調整する研究が求められる。ここでは現場のドメイン知識を取り込むことで、説明の簡潔さと重要性のバランスを改善できる。
第三に、実運用での評価指標と承認プロセスの標準化である。説明の検証性が高まる分、組織としての運用ルールや監査基準を整備することが不可欠である。これにより導入リスクを低減できる。
加えて、学習リソースが限られる中小企業向けに小規模モデルへ移転するための具体的な手順書やツール群の整備も実務上の重要課題である。企業現場が自ら評価・導入できる支援が鍵となる。
総じて、技術の進展と並行して運用・組織面の整備を進めることが、実用化を加速するための現実的な道筋である。
会議で使えるフレーズ集
「この手法はモデルの説明を実行可能な形で残すため、現場での検証が容易になります。」
「要点は三つで、忠実性（faithfulness）、簡潔性（conciseness）、移転性（transferability）です。ここを評価軸にしましょう。」
「まずは小さなタスクで試験運用を行い、コードの実行トレースを現場で確認してから本格導入を検討したいです。」
「説明の再利用性が高ければ、将来のモデル更新時の学習コストを大きく下げられます。」
