AIBR プレミアム
拓海さん、最近の大きな言語モデル（Large Language Model、LLM）は「創造力」があるって聞いたんですが、うちの現場で役立ちますか。正直、どこまで期待していいのか分かりません。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば、実務での有用性が見えてきますよ。今日は論文を例に、モデルの「創造性」を測る方法と現場での示唆を3点に絞って説明しますね。
まずは要点を端的に下さい。これって要するに、AIが人間みたいに「目新しい」アイデアを出せるってことですか？
良い確認ですね。結論を先に言うと、モデルは往々にして「予測に基づく新規性」を示せる場合があるが、その価値が業務で使えるかは別問題です。要点は、1) モデルは言葉の距離を操作できる、2) 生成方法（デコーディング）で結果が大きく変わる、3) 人間の評価と一致しない場面がある、の3つです。
デコーディングって難しそうな言葉ですが、現場の判断で意識すべきことは何でしょうか。導入コストに見合う効果が出るのか心配です。
簡単に言うと、デコーディングはAIに答えの出し方を指示する「話し方」です。例えば、丁寧に確実な答えを求めるか、あえて意外な答えを引き出すかで生成結果が変わります。投資対効果の観点では、実験コストを抑えて、まずは「探索（新しい案の種を得る）」フェーズで使い、その後人の評価で価値があるものを実運用へ移すのが現実的です。
なるほど。ところで、論文ではどんな基準で「創造的」としているんですか？単に珍しい言葉を並べるだけなら意味がないです。
重要な問いです。論文はDivergent Association Task（DAT、発散的連想タスク）を使い、モデルに無関係に近い名詞群を出させ、その語間の意味距離を数値化しています。つまり単なる珍奇性ではなく、語どうしが既存の関連性モデルからどれだけ遠いかを測ることで「発散性」を評価しているのです。
これって要するに、言葉同士が普段結びつかないほど“離れている”ことを示せば創造的と判定する、ということですか？
その理解で合っています。さらに加えると、価値ある創造性は単に遠い言葉を出すだけでなく、遠いなりに意味が接続できることが望ましい。論文では人間との比較も行い、Greedy search（貪欲探索）などのデコーディング手法でモデルが示す発散性を検証しています。
現場導入の判断基準としては、まず小さく試して人が価値を見出せるか確かめる——という流れで良さそうですね。最後に、私の言葉で要点をまとめてもいいですか？
ぜひお願いします。分かりやすく整理して頂ければ、周囲にも伝えやすくなりますよ。一緒に実践に落とし込みましょう。
要するに、AIは予測の枠内で“驚き”を作れるが、その“驚き”が仕事で使えるかは人間が確かめる必要がある。まずは小さな実験で探索し、有望なら業務に組み込む、ということですね。
