拓海さん、最近「LLMの創造性が頭打ち」という話を見かけましてね。ウチもアイデア出しで導入検討しているんですが、結局どこまで期待していいのか分からなくて。これって要するに、AIに任せてもヒットアイデアは出ないということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を先に言うと、大きな期待は持てるが万能ではない、というのが要点です。今回の研究は複数の大規模言語モデル（LLM）を比較して創造性の尺度で評価したもので、大きく三つの示唆がありますよ。
三つですか。現場での判断に直結しますから、それを聞かせてください。とくに「安定して良いアイデアを出すか」が知りたいんです。
まず一つ目、モデル間で善し悪しがばらつくのでモデル選定が重要であること。二つ目、同じモデル内でも出力のばらつき（安定性）が大きく、単発の評価は誤差が大きいこと。三つ目、突出した創造的回答は稀で、人間の上位回答と比べるとまだ差があること、です。
なるほど。投資対効果の観点だと「毎回一定以上の成果が出るか」が重要でして、その点は弱いと。で、現場に入れたらどんな運用にすべきでしょうか？
大丈夫、一緒に整理しましょう。要点は三つで、まず複数モデルや複数応答を比較すること、次にプロンプト設計と評価基準を明確化すること、最後に人の判断を混ぜてフィルタリングすること。これでブレを減らし、投資対効果を高められるんです。
これって要するに、AIに頼むのはいいが「検証と選別の仕組み」を作らないと無駄遣いになる、ということですね？
その通りです！短い言葉で言えば、AIは“アイデア生成のレバー”になれるが、品質保証のプロセスを同時に整えないと成果は安定しないんです。私が支援するなら、まず小さな実験で評価プロトコルを作り、効果が出れば段階的に拡大しますよ。
技術的にはどのようなテストをしたんですか？ウチでやる場合、現場が負担にならないかが心配でして。
研究では二つの標準化された創造性テスト、Divergent Association Task (DAT)（多様連想タスク）とAlternative Uses Task (AUT)（代替用途タスク）を用いて、14モデルを比較しました。実務ではこれを自社の課題に合わせた簡易版に落とし込み、評価指標を3つ程度に絞ると現場負担は抑えられますよ。
なるほど、評価指標は絞る。了解しました。では最後に、私の言葉で要点をまとめてみます。AIはアイデアを大量に出せるが、質はばらつく。だから複数案を比較し、人が選別するプロセスを作れば現場で使えるということですね。
素晴らしい要約です！その理解で間違いありません。一緒に実践設計を進めていきましょうね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。本研究は、大規模言語モデル（LLM: Large-Language Model、大規模言語モデル）の創造性について、複数モデルと複数評価尺度で比較検証した結果、「創造性が一律に向上した証拠は乏しく、モデル間・同一モデル内での変動が大きい」ことを示した。つまり、単発のデモや一回の比較で「AIが創造性で人を超えた」と結論づけるのは危険である。経営判断としては、AI導入の可否は単に『入れる・入れない』の二択ではなく、導入後の評価設計と運用ルールが投資対効果を左右する重要因であると理解すべきである。
研究は2025年時点で広く用いられる14のモデルを対象に、異なる創造性指標で比較した。評価にはDivergent Association Task (DAT)（多様連想タスク）とAlternative Uses Task (AUT)（代替用途タスク）という心理学的に検証された手法を用いた。これにより、単なる主観的な好みやプロンプトの巧拙に左右されない、比較的客観的な尺度でモデル性能を評価している点が特徴である。
実務的インパクトとしては、AIを創造的作業に使う場合、モデルの選定と応答の安定性を同時に考慮しないと期待値と実績の乖離が生じる点が重要である。具体的には、特定モデルの「当たり回答」が稀であり、同一モデルでもセッションごとのばらつきが大きい。したがって運用では複数案出力・複数モデル比較・人による選別の組み合わせが必須である。
経営層はこの結論を踏まえ、AIを『業務効率』ツールと同列で評価するのではなく、『探索支援』として位置づけるべきである。探索支援とは膨大な候補を出し、それを精査するプロセスを支える役割であり、そのための評価指標設計と意思決定フローが成功の鍵である。
短く言えば、LLMは創造の種を大量にまけるが、良い作物に育てるための土壌と選別がないと収穫には繋がらない。経営判断ではこの土壌整備のコストと期待リターンを明確に見積もる必要がある。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究の多くは単一モデルや単発のベンチマークを用いて、「ある条件下でLLMは高い創造性を示した」と報告してきた。これらは短期間での劇的な改善や、少数ショット（few-shot）での好結果を示すものが多く、しかし実務での安定性や再現性については検証が不十分であった。
本研究の差別化点は二つある。第一は対象モデル数の多さで、広く用いられる14モデルを同一プロトコルで比較した点である。第二はモデル内の出力変動、すなわち同一モデルが同一条件下でどれだけ揺れるかを系統的に評価したことである。これにより「モデル平均」だけでなく「内部のばらつき」まで把握している。
このアプローチは、特にビジネス応用を考える際に有用である。なぜなら現場では一回限りの“当たり”ではなく、安定して一定水準を維持できる仕組みが求められるからである。本研究はその観点から、従来の結果を補完する役割を持つ。
さらに、創造性評価にDATとAUTという異なる次元の尺度を併用した点も差異化要因である。DATは語彙間の多様性を測り、AUTは具体的なアイデアの独創性と実用性を測る。両者の差異はモデルの強み弱みを明確に示すため、単一指標依存の研究より実務的示唆が深い。
したがって経営判断で重要なのは「どの尺度で成功と定義するか」を先に決めることである。研究はこの定義作りに対する有益なデータを提供している点が、これまでの研究と大きく異なる。
3. 中核となる技術的要素
技術面の要点は三つである。まず、対象となるモデルはGPT-4やClaude、Llama、Grok、Mistral、DeepSeekなど、商用・研究ベースで広く用いられる最新版を含む多様な構成である点である。第二に評価手法として、Divergent Association Task (DAT)（多様連想タスク）とAlternative Uses Task (AUT)（代替用途タスク）を採用し、語彙や発想の多様性と独創性を別軸で解析した点である。
第三に、研究は「モデルの確率的振る舞い」を重要視した。LLMは生成時の確率サンプリングや温度設定によって結果が大きく変わるため、同一条件で複数回生成して分布を評価することが必要である。本研究ではその分布分析を通じて、単一スコアでは見えないばらつきの実像を示した。
この観点は実務に直結する。経営層が知るべきは、モデルの平均点よりも「ばらつき」が意思決定リスクを生むということである。したがって運用設計では複数サンプルを取り、安定して良い候補が出る確率を評価指標に組み込むべきである。
最後に、技術的示唆としては、創造性向上のためには単にモデルのパラメータを増やすだけでなく、プロンプトデザインや出力後のフィルタリング・リランキングなどの外付けメカニズムが重要であるという点が挙げられる。これらはモデル改良とは別軸で投資可能な改善手段である。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は大規模かつ多面的である。具体的には14モデルに対してDATとAUTを適用し、各モデルから複数サンプルを取得してスコアの分布を算出した。結果として、あるモデルはDATで相対的に高スコアを示す一方でAUTでは凡庸であるなど、モデルごとに得意領域が分かれることが確認された。
重要な成果の一つは「高得点の回答は非常に稀である」ことだ。例えばAUTで上位10パーセンタイルに入る回答は全体の0.28%程度しかなく、人間の上位回答に比べると出現確率が大きく劣ると報告されている。このことは、LLM単独でヒットアイデアを期待する運用は現実的でないことを示唆する。
また、同一モデル内の出力変動が大きいことから、単発の一回評価やfew-shot の比較では性能を過大評価あるいは過小評価してしまうリスクが明らかになった。これにより評価設計の重要性が改めて示された。
実務的には、これらの成果は「複数候補をとって人が選別するワークフロー」を前提とした導入戦略を取るべきだという示唆に繋がる。投資対効果を最大化するには、生成→評価→選別のプロセスを小さく回し、改善していく運用が合理的である。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究の議論点は主に三つある。第一に、LLMの創造性を測る尺度そのものの妥当性である。DATやAUTは心理学で検証された手法だが、ビジネス上の「実用性」や「市場性」を直接測るものではない。したがってビジネス導入時にはこれらをカスタマイズした評価基準が必要である。
第二に、モデルのバージョンアップやデータセットの変化により性能は流動的である点だ。本研究は一時点での比較を行っているため、時間経過での変化を追う継続的評価が不可欠である。第三に、倫理や著作権、バイアスといった副次的課題も無視できない。創造性評価の高い回答が既存作品に依拠している可能性は常に検討すべきである。
これらの課題は実務での導入を難しくするが、同時に解決可能である。評価基準の事業適応、継続的ベンチマーク、法務と倫理のチェックリストを導入することでリスクは管理可能だ。経営判断はこれらの管理コストと期待リターンを比較して行うべきである。
結論的に、研究はLLMの創造性に対する過度な期待を戒めつつ、適切な運用設計があれば実務上有益になる道筋を示している。経営層は技術の可能性だけでなく、運用と評価の設計に投資する視点を持つべきである。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後に向けた研究と実務上の学習は三つの方向で進むべきである。第一に時間軸での追跡評価で、モデルの継時的な性能変化をウォッチすること。第二に事業指向の評価基準の開発で、創造性だけでなく実用性や収益性を測る指標を確立すること。第三にハイブリッドワークフローの最適化で、人とAIの役割分担を明確化することだ。
研究者は、より多様な業務ドメインでの検証や、生成物の法的・倫理的な評価手法の確立に取り組む必要がある。実務側は小規模な実証実験（POC: Proof of Concept、概念実証）を回し、評価基準を逐次アップデートする文化を作るべきである。これにより技術の進化に追随しつつリスクを抑えられる。
検索に使える英語キーワードは次の通りである: “LLM creativity”, “Divergent Association Task DAT”, “Alternative Uses Task AUT”, “intra-model variability”, “creative evaluation for language models”。これらで論文や関連研究を追跡すると良い。
最後に、経営層は「小さく試して学ぶ」姿勢を崩さないことが重要だ。技術の斜陽や過剰評価のどちらにも偏らず、データに基づいた運用改善を続けることが競争力の源泉になる。
会議で使えるフレーズ集
「この提案はAIで候補を大量に生成し、人が精査して取捨選択するフローを前提にしています。まずは小さなPILOTで期待値を検証しましょう。」
「我々は生成されたアイデアの『安定度』を評価指標に含めます。単発の好結果ではなく、再現性を重視します。」
「導入コストには評価とガバナンスの整備も含めて試算します。技術だけでなく運用の投資も必要です。」
