AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「モデルが自分の答えにどれだけ自信があるか」を示す話が出ておりまして。そもそもAIは自分の間違いに気づけるものなのですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ言うと、大半の最新の大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）や視覚言語モデル（Vision-Language Models、VLMs）は自分の答えに過度に自信を示しやすいんですよ。
それは困りますね。現場でミスを正確に示してくれないと使えない。これって要するに、モデルの「自信」が正しくないということですか？
そのとおりです。具体的には三点押さえてください。第一に多くのモデルは正答時も誤答時も高い自信を示す傾向がある点、第二に画像を扱うVLMも同様に過信しやすい点、第三に「言葉で表した不確かさ（verbalized uncertainty）」を評価する仕組みがまだ弱い点です。
実運用では「この回答は信用できるか」を即断したいのですが、その三点を踏まえて我々は何を確認すべきでしょうか。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まず社内で確認すべきは、モデルが「どの程度の確信を言葉で表現するか」を定量化することです。次に、画像に対する数を数えるような難しい問いでも同様の評価を行うことです。最後に、過信しているかどうかの方向（過信か過小評価か）を測る指標を導入することです。
指標というのは難しそうですが、具体例はありますか。投資対効果で納得できる形にしたいのです。
良い質問です。論文ではNet Calibration Error（NCE）という指標を紹介しています。これはモデルの示す自信と実際の正答率のズレを数値化するもので、値が大きいほど過信や過小評価の度合いが強いと理解できます。社内ではまずサンプル数百件でNCEを計測すると費用対効果が見えますよ。
なるほど。これって要するに、最初に小さく試して「このモデルは信用できるか」を数値で判断し、その上で本格導入するかを決めればよい、ということで間違いないですか。
そのとおりです。付け加えると、画像を伴う問いでは特に「数を数える」「曖昧な物体認識」などで過信が顕著になる傾向があるので、業務で重要なケースを重点的に評価してください。最後に要点を三つ。小さく試す、NCEなどで過信度を測る、業務重要ケースを重点評価する、です。
分かりました。私の言葉で言い直すと、まずは重要業務を使った小規模検証で「モデルがどれだけ過信しているか」を数値で確認し、その結果で導入判断をすれば安全、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、本研究は現在の大規模言語モデル（Large Language Models、LLMs）と視覚言語モデル（Vision-Language Models、VLMs）が口頭で示す不確かさ、すなわち「言葉で表した自信」を評価すると、両者ともに大きく過信する傾向が確認された点を明確に示した。これは単なる精度比較ではなく、モデル自身の出力する確信度と実際の正答率のズレを数値化して評価する点で既往研究との実用的ギャップを埋める意義がある。現場で「この回答は信用して良いか」を迅速に判断したい経営判断の流れに直結する知見を提供する。要するに、モデルの答えだけではなくその「自信の質」まで検証しないと運用リスクが残るという点が本研究の中心命題である。経営層は本論点を投資意思決定と運用ガバナンスの両面で評価する必要がある。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では主にモデルの精度や確率値の校正（calibration）に焦点が当たっていたが、本研究は「口頭化された不確かさ」をプロンプトにより引き出して定量評価する点で差別化している。従来の校正研究は内部確率やソフトマックスの信頼度を解析することが多かったが、本稿はユーザーに提示される言語表現そのものの信頼性を問題にしている。さらに、視覚情報を含む問いに対して新たに作成した日本語データセット（JUS）を用い、物体の数え上げや難問に対するVLMの自己評価を検証した点で貢献がある。これにより、実務的に重要な「人間が見る形の説明（言葉）」に焦点を当てた評価軸が提示された。結果として、単なる精度改善だけではなく、表現される不確かさの改善が実運用上重要であることを示している。
3.中核となる技術的要素
本研究が用いる主要概念は三つある。第一はNet Calibration Error（NCE）であり、モデルが示す確信度と実際の正答率の方向性を測る指標である。第二は日本語不確定シーン（Japanese Uncertain Scenes、JUS）という新規データセットで、視覚的に難しい問いを含むことでVLMの限界を露呈させる設計である。第三は「言葉で表した不確かさ（verbalized uncertainty）」をプロンプトで引き出し、LLMやVLMが自然言語でどのように不確かさを表現するかを評価する点である。技術的には、これらを用いてGPT-4、GPT-3.5、LLaMA2、PaLM 2、GPT-4V、Gemini Pro Visionなどの既存モデル群に対し同一の評価フレームを適用している。重要なのは、これがモデル内部の確率分布の解析だけでなく、ユーザーが実際に目にする言葉の信頼性を直接評価する点である。
4.有効性の検証方法と成果
検証はまず複数のLLMとVLMに対して同一の問いとプロンプトを与え、モデルが出す「自信表現」と実際の正答の照合を行う形で実施された。JUSデータセットは物体の数え上げや曖昧な場面を含むため、VLMの応答は特に厳しい条件下で評価された。結果として、全体的にNCEが大きく、つまりモデルは正しい時も間違っている時も高い自信を示すケースが多かった。例外的にGPT-4Vは他のVLMと比べて相対的に校正が良好である傾向を示したが、それでも実務的に許容できるレベルには達していない。したがって、モデルを導入する際には「自信の見える化」と「重要ケースでの再検証」が不可欠であると結論付けている。
5.研究を巡る議論と課題
本研究は有益な示唆を与える一方で幾つかの課題が残る。第一に、口頭化された不確かさが実際の意思決定にどれだけ影響するかを定量的に示すためには、現場適用のフィールド実験が必要である。第二に、Chain of Thought（CoT、思考の連鎖）プロンプトが不確かさ推定に与える影響や、より厳密なベイズ的手法との比較が今後の検討課題である。第三に、産業ごとに重要視する誤りの種類が異なるため、業務横断で使える単一指標だけでは不十分な可能性がある。結局のところ、モデルの「言う自信」をそのまま信じるのではなく、人間のチェックポイントを設計する実務ルールが重要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向で調査を進めるべきである。第一に、実際の業務データを用いたフィールドテストでNCEや言語化された不確かさが意思決定に及ぼす影響を定量化すること。第二に、CoT（Chain of Thought、思考の連鎖）などのプロンプト技術が不確かさ推定を改善するかを系統的に検証すること。第三に、モデル側の出力を補正するための後処理やキャリブレーション手法を開発し、運用に乗せるためのガバナンス設計を進めることが望ましい。これらを通じて、単に精度を競う研究から、実務で使える「信頼できる情報」を提供する研究へと移行していくべきである。
検索に使える英語キーワード
verbalized uncertainty, calibration, Net Calibration Error, vision-language models, large language models, JUS dataset, model overconfidence
会議で使えるフレーズ集
・このモデルのNCE（Net Calibration Error）をまず数値で提示してください。・重要業務についてはモデルの自己申告する「自信」を用いず人間の二次検証を必須とします。・小規模Poc（Proof of Concept）で過信度を評価してから段階的導入を検討します。・CoTプロンプトを使って不確かさ表現が改善するかを試験してみましょう。
