誰がフリスビーを持ってくるのか：大規模視覚言語モデルの隠れた幻覚要因を因果分析で探る

（Who Brings the Frisbee: Probing Hidden Hallucination Factors in Large Vision-Language Model via Causality Analysis）

田中専務

拓海先生、最近部下に「画像に出てこないものを説明するAIがいる」と聞いて不安になっています。例えば写真にフリスビーがないのに「少年がフリスビーを持っている」と出力されるそうで、現場で信頼を失いかねないと。これって要するに何が問題なんでしょうか

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！まず結論を一言でいうと、画像と言葉を同時に扱うモデルが「背景の文脈と訓練データの偏り」を読み違えて存在しない物を想像してしまう現象、いわゆる “hallucination（幻覚）” が問題なんですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ

田中専務

なるほど、背景のせいで勝手に想像しちゃうのですね。でもうちのような現場導入では、どこを直せば効果が出るんでしょうか。投資対効果を考えると漠然とした改善は避けたいのですが

AIメンター拓海

ポイントは三つです。まず一つ目、どの要因が幻覚に影響しているかを見える化すること。二つ目、見えた要因に対して画像やプロンプトを操作する介入を試すこと。三つ目、簡単な手法で実際に幻覚率を下げられるかを検証することです。要点はこれだけですよ

田中専務

見える化と言われても、何を見ればいいのか。例えばそのフリスビー問題では、どの部分を点検するんですか

AIメンター拓海

良い質問です。研究では「画像のある領域（例：芝生）」「画面内の他物体（例：人や木）」「テキストプロンプトの表現」「モデルの注目領域（saliency）」という四つの要素を因果的に分析します。身近な例に例えると、商談で誰が決裁者かを突き止めるのと同じで、原因と影響の流れを整理するんです

田中専務

これって要するに、背景に芝生があると訓練データ上でフリスビーが出やすいから、モデルが勝手に補完してしまうということ？そうであれば、背景を除けば良さそうに聞こえますが

AIメンター拓海

その理解は本質を突いていますよ。ただし実務的には背景を完全に消すのは難しい。研究では背景や他オブジェクトを部分的に遮断したり、テキストを変えたり、内部の注目領域を調べてどの介入が効くかを実験しています。結果、単純な操作でも幻覚をかなり減らせることが分かったんです

田中専務

なるほど。投資対効果の観点からは、外付けのルールや前処理で十分効果があるなら、最初からモデルを作り直す大投資は避けたいですね。現場に帰ったらまず何を試せば良いですか

AIメンター拓海

現場では三つの優先策を勧めます。まず画像の前処理で背景や不要領域を部分的にマスクする。次にプロンプトを具体化して曖昧な想像を抑える。最後にモデルが注目している領域（saliency）を可視化し、誤った根拠に基づく応答を検知する。これなら比較的低コストで効果を確かめられますよ

田中専務

分かりました。自分の言葉で確認しますと、まずは背景やプロンプトの工夫で幻覚の多くは防げる。次に注目領域を見て原因を突き止め、必要ならモデル内部の調整に進むと。これなら現場で段階的に投資できそうです