拓海先生、最近部下から「画像説明AIが変なこと言って困っている」と相談されまして。そもそもAIに画像を説明させると、存在しない物を勝手に書いてしまうことがあると聞きました。これって現場でよくある問題なんですか？
素晴らしい着眼点ですね！確かに、画像と言葉を一緒に扱うLarge Vision-Language Models (LVLMs) — 大規模視覚言語モデルでは、時々「幻覚（hallucination）」のように存在しない対象を記述してしまうことがあるんですよ。大丈夫、一緒に原因と対策を見ていけるんですよ。
要するに、AIが「見ていないもの」を勝手に作文してしまう、ということですね。うちの現場で導入したら取引先に誤情報を出してしまいそうで怖いんです。どうしてそんなことが起きるんでしょうか？
良い質問ですね。簡単に言うと、モデルは大量の文章と画像の組を学んでいるが、その学習データには「段落区切り（paragraph break）を境に内容が大きく変わる」傾向があるんです。モデルはそのパターンを学習していて、段落が切れると次の内容は前と違うはずだと推測しがちで、それが余計な推測、つまり幻覚につながることがあるんですよ。
なるほど、段落が原因になるとは思いませんでした。これって要するに段落の区切りをなくせば幻覚が減る、ということですか？
その通りに近いんですよ。要点は三つだけ押さえれば十分です。第一に、入力の指示（prompt）で「一段落で説明して下さい」と明示することでモデルに段落をまたがないよう促せること。第二に、出力時のデコード処理で段落区切りに対応するトークンの出力を抑えること。第三に、これらは追加コストがほとんど必要ないため、現場導入の負担が小さいことです。だから投資対効果が見込みやすいんですよ。
つまり、部下に「プロンプトを変える」と「出力をちょっと制御する」だけで改善する可能性がある。現場の負担が少ないのはありがたいです。ただ、具体的にどういうリスクや限界がありますか？
素晴らしい視点です。短く言うと、万能ではないんですよ。段落抑止は段落由来の誤りを減らすが、入力画像の不明瞭さや学習データの偏りから来る誤認は別途対処が必要です。さらに、説明を短く一段落にまとめると詳細が抜けやすい点にも注意が必要です。とはいえ、コスト対効果の高い改善策としては非常に有効であることが示されていますよ。
現場に落とし込む時には、どんな指示文を使えばいいですか。うちの若手がそんな細かいことに詳しくないので、分かりやすいテンプレートが欲しいですね。
大丈夫、簡単なテンプレートならすぐ共有できますよ。例えば「Please describe this image in detail in one paragraph.（この画像を詳しく一段落で説明してください）」といった一文で十分効果があります。あとは出力で段落改行のトークンにペナルティを与える設定を入れれば、かなり安定しますよ。
実装負担が低い点と効果がある点、分かりました。これって要するに、プロンプトをちょっと変えて、出力の改行を抑えれば幻覚が減るから、まずはそこから試してみれば良いということですね。まずは社内で小さく実験させてもらいます。
その方針で問題ありませんよ。まずは三つのチェックリストを現場に共有しましょう。①プロンプトは一段落で指示すること。②生成時に改行トークンの出現を抑えること（ペナルティ付与）。③結果を人が簡単に検査できる運用を組むこと。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました、まずは小さなPoC（概念実証）を回してみます。私の言葉でまとめると、プロンプトを「一段落で」と指定しつつ、出力改行を抑える設定を入れることで過剰な推測を減らせる、という理解で合っていますか。ありがとうございました。
1.概要と位置づけ
結論を先に述べると、本研究はLarge Vision-Language Models (LVLMs) — 大規模視覚言語モデルが示す「マルチモーダル幻覚（multimodal hallucination）」の一因を、データに潜む段落区切りに関連するバイアスとして指摘し、その対処法として極めて単純かつ低コストな二つの技術手法を提示している。実務目線では、プロンプト設計とデコード時のトークン操作だけで幻覚を抑制できる可能性を示した点が最も重要である。
背景を説明すると、LVLMsは画像と文章を結び付けて理解するモデルであり、その適用範囲は製造現場の画像報告や検査ログの自動生成まで広がっている。しかし、しばしば画像に存在しない要素を言及してしまう“幻覚”は、業務上の信用失墜やリスクを招くため、実運用の大きな障害である。
本研究の位置づけは、幻覚の発生メカニズムを「モデル内部の推論の仕方」と「学習データの統計的性質」の両面から簡潔に結びつけ、実用的な対策を示した点にある。従来の改善はモデル構造の改良や追加データに頼ることが多かったが、本研究はその前提コストを抑える点で差別化を図っている。
経営者視点で意義を整理すると、導入コストが小さく、既存のLVLMを大きく改変せずに現場改善へつなげられる。これはPoC（概念実証）を短期間で回し、速やかに効果測定できるという意思決定の観点で大きな利点である。
まずは小さな現場から試して有効性を確かめ、運用ルールと検査プロセスを組み込むことが実務的な第一歩となる。これが本研究の示す、現場適用に最も近い提案である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究は多くの場合、幻覚対策をモデルの改良や大規模なデータクリーニング、あるいはポストプロセスのフィルタリングに依存してきた。これらは一定の効果を示す一方で、モデル開発や再学習、データ再収集といった高いコストを伴う点が共通の課題である。
本研究はその流れに対して、まず幻覚の一因を段落区切りに関連する「意味転換バイアス（semantic shift bias）」として定義した点で視点が異なる。具体的には、学習データ中で“
”の後に内容が大きく変わる統計的パターンをモデルが学習してしまうことが幻覚の引き金になり得ると示した。
差別化の第二点は対策の軽量さである。プロンプトを工夫して一段落で出力させる指示を与える方法（Mitigating Hallucinations during Input: MiHI）と、デコード時に改行トークンの出力を抑える方法（Mitigating Hallucinations during Output: MiHO）の二本立てであり、いずれも追加学習や巨大な計算資源を必要としない。
経営判断に直結するのは、この差別化が「短期的な効果検証」と「低コスト導入」を両立させる点である。既存システムに小さな調整を入れるだけで効果が得られるなら、試行錯誤を早く回せる。
したがって、先行研究が提示した大規模改修の代わりに、運用レベルで即応できる実践的な施策を提供したことが本研究の価値である。
3.中核となる技術的要素
本研究の技術は二つの柱から成る。第一はMiHI（Mitigating Hallucinations during Input）であり、入力時にプロンプトを「一段落で説明せよ」と明示してモデルの生成行動を抑制する手法である。これは人に例えれば「簡潔に一つの段落で説明して下さい」と口頭指示するのと同じで、モデルが余分な話題に広がるのを抑える。
第二はMiHO（Mitigating Hallucinations during Output）である。こちらはデコーディング段階で改行を表すトークン（改行トークン）に対する確率を下げる、すなわち出力時のロジット（logits）を調整して改行を出しにくくする方法だ。数式で表現すれば、次のトークンに対するロジットLに対して改行トークンの値をλだけ引く操作である。
両者は独立に働き、組み合わせることで相乗効果が期待できる。MiHIは指示による行動抑制、MiHOはモデルの内部確率の操作という異なるレイヤーでの介入なので、二つ同時に適用しても競合しにくい。
また実装面での重要な点は、いずれも既存のAPIやフレームワーク上で比較的容易に実装可能であることだ。APIレベルでプロンプトを書き換え、デコード時に特定トークンの出力確率を操作するだけであるから、社内のエンジニアリソースで短期に対応可能である。
ただし、改行を極端に抑えすぎると可読性や情報の網羅性が落ちる点は留意すべきで、現場では最適なλのチューニングと人による品質チェックを組み合わせることが求められる。
4.有効性の検証方法と成果
検証は公開されている複数のLVLM上で行われ、段落挿入の有無や改行トークンのペナルティが幻覚の発生率に与える影響を比較した。評価指標は、生成文中に画像に存在しない対象を誤って記述する率を中心に置いている。
実験結果では、単純にプロンプトを「in one paragraph」と変えるだけで幻覚率が減少し、さらにデコード段階で改行トークンの確率を下げる操作を併用すると追加で改善が得られたことが報告されている。この効果は複数モデルで再現され、再現性も示唆されている。
重要なのは、これらの改善がほとんど追加計算コストを要さない点である。追加学習やデータ収集を伴う方法に比べて、実装期間と費用が小さいため、現場でのPoC実施が現実的であることが示された。
しかし検証には限界もある。すべての幻覚が段落由来とは限らず、画像解像度やラベルの不備、データ偏向による誤認は別途対策が必要である。したがって、この手法は幻覚発生の一因に対する有効な第一歩と位置づけるべきである。
総じて、短期的に効果を検証しやすい手法として、導入判断の際の重要なエビデンスを提供した点がこの検証の成果である。
5.研究を巡る議論と課題
本研究が提示する段落に起因するバイアス仮説は説得力がある一方で、幻覚問題の全体像を説明するには不十分である。言い換えれば、段落抑止は一部の幻覚を減らすが、学習データの偏りやラベル誤り、システム設計上の運用ミスが残るという点は議論の余地がある。
また、業務で使う際には可読性と正確性のトレードオフが生じうる。改行を抑えすぎれば情報が詰まり、重要な詳細が抜け落ちることがあるため、運用では品質基準を明確に定める必要がある。
さらに、産業用途では法的・倫理的なチェックや検証フローをどう組み込むかが重要課題である。自動生成物が誤情報を含んだ場合の責任所在や検出・差し止め手続きは運用ポリシーとして事前に整備すべきだ。
技術的な課題としては、改行トークン以外のトークンに由来する意味転換や、モデル内部の長距離依存の挙動をどう解析・可視化するかが残る。これらは今後の研究で掘り下げるべき領域である。
結論として、この手法は現場導入の“入口”として有効であるものの、最終的な品質担保には追加の多面的対策が必要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の方向性としては三つの軸を提案する。第一に、段落以外のデータ構造（箇条書きや図表参照など）が幻覚に与える影響を定量的に評価すること。第二に、プロンプト工夫とデコード制御を自動でチューニングするハイパーパラメータ探索の実装であり、現場での手間をさらに減らすことが目的である。
第三に、運用レイヤーでの人間による品質検査フローの標準化である。自動生成物を人が効率的に検査し、誤情報を早期に捕捉するプロセスとツールを整備することが望ましい。これにより、AIの出力を信頼して業務に組み込める基盤が整う。
また、検索に使えるキーワードとしては、”large vision-language models”, “multimodal hallucination”, “semantic shift bias”, “prompt engineering”, “decoding penalty” といった英語キーワードが有用である。これらを手掛かりに追加文献探索を行うとよい。
最後に、現場実装では小さなPoCを素早く回し、効果が確認でき次第スケールしていく方針が最も現実的である。技術は道具であり、運用で生かすことが最終目的である。
会議で使えるフレーズ集
「この出力は指示通りに一段落で生成されているか確認しましょう。」
「生成時に改行トークンの確率を抑える設定を入れて効果を測ってみましょう。」
「まずは小さなPoCで幻覚削減の効果検証を行い、効果が出ればスケールさせます。」
参考文献:
Z. Han et al., “Skip-n: A SIMPLE METHOD TO REDUCE HALLUCINATION IN LARGE VISION-LANGUAGE MODELS,” arXiv preprint arXiv:2402.01345v6, 2024.
