AIBR プレミアム
拓海さん、最近部下から『対照学習で少ないデータでも精度が上がる』と聞いたのですが、本当ですか？当社は法務文書のサンプルが少なくて困っているのです。
素晴らしい着眼点ですね！結論から言うと、対照学習（Contrastive Learning、以後対照学習）は、少ないラベル付きデータでも学習効率を高められるんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
要するに、データが少なくても普通の微調整（fine-tuning）より良くなると？でもコストはどうなるのですか。時間と人手が掛かるのでは。
良い質問です。簡単に要点を三つにまとめますよ。1) 対照学習は既存データを組合せて学習サンプルを実質的に増やすことができる、2) 既存の文埋め込みモデルを活用するため開発工数は過度に増えない、3) 説明性ツールで何に依存しているか確認できるので現場導入の説明がしやすいのです。
説明性ツールというのは、例えばどの言葉が判断に効いているかが分かるということですか。現場に説明できるのは大事ですね。
その通りです。代表的なツールにLIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations、以後LIME）があります。LIMEは『その判断に寄与した特徴語』を可視化するので、法律文書なら『authority（権限）』や『binding（拘束力）』といった単語が効いていると分かりますよ。
なるほど。ところで具体的にはどの手法を使えばいいのでしょう。セットフィットという名前を聞きましたが、それですか？これって要するに『同じクラスの文を近づけて学ばせる』ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！はい、SetFit（Sentence Transformer Finetuning、以後SetFit）はまさに対照学習の一種で、同じラベルの文を『近く』、異なるラベルの文を『遠く』にするようにモデルを調整します。大丈夫、技術的には既存の文章埋め込み（sentence embeddings）を活かすため、実務での適用は比較的シンプルです。
それで、要するに現場に入れるときは『サンプルを組み合わせて実質的な学習量を増やし、説明ツールで根拠を示せる』ということですね。投資対効果が見えないと不安でしたが、説明できるのは助かります。
その通りです。現場導入の順序としては、まず小さなサンプルでSetFitを試し、LIMEで判断根拠を確認してからスケールするのが安全です。失敗は学びのチャンスですから、段階的に進めれば必ずできますよ。
よし、まずは小さなパイロットで試してみます。最後にまとめていただけますか。要点を自分の言葉で言えるようにしたいのです。
はい、要点三つを短く。ただし専門用語は最初に一度説明します。1) 対照学習はデータを効果的に増やす、2) SetFitは既存埋め込みを活かすので工数が抑えられる、3) LIMEで説明できるため導入説明が容易――これで自信を持って説明できますよ。
分かりました。自分の言葉にすると、『少ないラベルでも、似た文を近づける学び方をすれば、より少ないコストで実用的な分類ができる。さらに何に依存しているかを可視化できるので、現場への説明と投資判断がしやすい』ということですね。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。安心して一歩を踏み出しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論ファーストで述べると、対照学習（Contrastive Learning、以後対照学習）を用いた微調整は、ラベル付きデータが少なく不均衡な法務文書分類において、従来の標準的な微調整（vanilla fine-tuning）よりも高い性能を示す可能性が高い。特にSetFit（Sentence Transformer Finetuning、以後SetFit）のような手法は、既存の文埋め込み資産を活用して学習サンプルを効果的に増やすため、現場でのスモールスタートが現実的である。なぜ重要かと言えば、法律系データは高品質なラベル取得が難しく、クラス間のサンプル数差が大きいことでモデルの汎化を阻むからである。対照学習はラベルが少ない場面での学習効率を上げ、実務で価値ある分類器を短期間で作れる可能性を示す。経営判断の視点では、初期投資を抑えつつ効果測定がしやすい点が最大の利点である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は大量データを前提にした事前学習や標準的微調整が中心であり、法務データのようにサンプルが希少で偏っている領域への適用性は限定的であった。そこで本研究が差別化する点は二つある。一つは、小さなラベル付きセットから積極的にペアを生成して対照的なサンプルを作ることで実質的な学習データを増やす点、もう一つは説明可能性ツールを併用してモデルが頼る特徴語を確認し、法的に妥当な判断根拠が得られているかを検証する点である。これにより単なる精度比較に留まらず、結果の法務的な意味付けまで踏み込んでいる。先行研究が精度を追う実験中心であったのに対して、本研究は少数データ下での実務適用可能性と説明性を両立させた点で新規性がある。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核はSetFitと呼ばれる対照的微調整フレームワークにある。SetFit（Sentence Transformer Finetuning）は既存の文埋め込みモデルをベースに、同一ラベルの文をペアとして『近く』に配置し、異なるラベルの文を『遠く』にする学習を行う。これにより、ラベルが少ない領域でも埋め込み空間上でラベル情報が明確化され、分類器の学習が容易になる。技術的には、各クラスから正例ペアと負例ペアを生成し、その組み合わせで対照損失を最小化する。並行してLIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations、以後LIME）を用い、モデルが重視する単語やフレーズを抽出して法務的に妥当かを検証する。この組合せにより、精度向上と説明性の両立が可能になる。
4.有効性の検証方法と成果
検証はデータが小さく不均衡な法務条文分類タスクで行われた。評価は従来のvanilla fine-tuningとSetFitを比較し、さらにLIMEで抽出されるポジティブ／ネガティブ特徴の寄与度を解析した。結果として、SetFitは同等又は少ない学習サンプルでvanillaより高い分類性能を示した。またLIME解析では、SetFitが法的に意味のある語（例: authority、binding、act）に対してポジティブな重みを強める傾向が確認された。逆に、無意味な単語やストップワードには低い重みが付与される場合が多く、モデルが合理的な根拠に基づいていることが示唆された。これにより、精度だけでなく信頼性の面でも有利であることが示された。
5.研究を巡る議論と課題
本手法には明確な利点がある一方で留意点も存在する。第一に、対照学習はペア生成の戦略やハイパーパラメータに敏感であり、安定した性能を得るには実務データに合わせた調整が必要である。第二に、LIMEのような局所説明手法は解釈性を与えるが、必ずしも因果を示すものではなく、過信は禁物である。第三に、法務分野特有の語彙や表現のばらつきに対応するためにドメイン知識を組み込む必要がある。したがって企業導入時はパイロットで挙動を確認し、段階的にスケールすることが現実的な対応である。これらの点を踏まえた運用設計が今後の課題である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向での追試が有益である。第一に、異なるペア生成ポリシーや対照損失関数の比較で安定性を高める研究、第二に、LIME以外の説明可能性手法と組み合わせた比較検証で信頼性を強化すること、第三に、少数のラベルから強化学習的に教師データを増やすような半教師あり手法との融合実験である。さらに企業実装に向けては、導入コスト・運用コスト・期待効果の定量評価を行い、投資対効果が証明された段階で本格運用に移ることが望ましい。検索に使える英語キーワードは: LegalNLP, Contrastive Learning, SetFit, LIME, Few-shot learningである。
会議で使えるフレーズ集
『小さなラベルセットでも、対照的なペアを作ることで学習効率が上がります』。『まずパイロットでSetFitを試し、LIMEで根拠を確認してから拡張しましょう』。『初期費用を抑えつつ、説明性で現場合意を取りやすくするのが目的です』。これらをそのまま会議で使えば、技術的背景を持たない参加者にも導入意図が伝わりやすい。
引用元
Kilic, B.; Bex, F.; Gatt, A., “Contrast Is All You Need,” arXiv preprint arXiv:2307.02882v1 – 2023.
