AIBR プレミアム
拓海さん、お忙しいところすみません。部下から「海外市場向けにAIを多言語化しろ」と言われて困っています。うちのモデルは英語が得意らしいが、日本語や他言語に強くするには何が必要なのか、論文を読めと言われても私には敷居が高くて……。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、順を追って説明しますよ。結論だけ先に言うと、一度英語で特化して学習させた大規模言語モデル（Large Language Model, LLM, 大規模言語モデル）に対して、段階的に新しい言語で微調整を行う方法、つまり継続的ファインチューニング（Continual Fine-Tuning, CFT, 継続的ファインチューニング）を使えば、既存の性能を落とさずに多言語能力を伸ばせる可能性が高いのです。
要点が三つでまとめていただけると助かります。投資対効果の観点から、何が変わるのかを知りたいのです。
いい質問です。要点は三つです。第一に、既存の英語で高性能なLLMの“タスク能力”（Task Ability, 入力を理解し適切に応答する能力）を維持しつつ、新しい言語の語彙や表現を学ばせること。第二に、単純に全部混ぜて学習すると「壊れて」しまう、いわゆる忘却（catastrophic forgetting, カタストロフィックフォーゲッティング）をどう抑えるか。第三に、実務的にはトレーニングコストとデプロイ時の安全性を勘案して、どの層を、どのデータで微調整するかを設計することです。順に噛み砕いて説明しますよ。
ちょっと待ってください。例えば現場では「日本語だけ増やす」か「英語も混ぜる」かの選択があると思いますが、それはどちらが現実的でしょうか。これって要するに、営業部に新しい市場を教えるのに、今いるメンバーを再教育するか、新メンバーを雇うかの違いということですか？
素晴らしい比喩です！その通りです。既存メンバー（英語で訓練済みのモデル）を再教育するときは、重要なポイントが三つあります。第一、重要なスキルを落とさないように再教育の範囲を限定する。第二、追加言語の「語彙」のみを重点的に学ばせる手法を検討する。第三、段階的に学ばせて評価する体制を作る。これで投資対効果の見通しが立ちやすくなりますよ。
なるほど、実務でできそうです。もう少し具体的に教えてください。どの層をいじればコストを抑えられるのですか。
現場で使える設計は三つの選択肢があります。第一はトークン埋め込み層（token embedding layer, トークン埋め込み層）のみを微調整する方法で、語彙の違いを学ばせるのに効率的です。第二は低ランク適応（LoRA, Low-Rank Adaptation, 低ランク適応）のように、一部パラメータだけを追加して微調整する方法で、コストと安全性のバランスが良いです。第三は段階的に評価しながらデプロイすることで、英語性能の劣化を早期に検出する運用設計です。どれも一長一短ですが、まずは埋め込み層から試すのが現実的です。
ありがとうございます。最後に、社内の役員会で説明するために要点を三つにまとめてもらえますか。簡潔にお願いします。
もちろんです。要点三つ。第一、CFTは既存の英語性能を守りつつ新言語を追加する現実的な方法である。第二、まずはトークン埋め込み層の微調整などコストの低い手法で効果検証を行う。第三、段階的な評価とその指標を決めておけば、投資回収の見通しが立てやすい、です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。要するに、まずはコストを抑えた再教育で日本語の語彙を学ばせ、英語の成績を監視しながら段階的に展開する、ということですね。ありがとうございます、拓海さん。自分の言葉で説明してみます。
1.概要と位置づけ
結論から述べる。本研究の核心は、既に英語で高いタスク能力を獲得している大規模言語モデル（Large Language Model, LLM, 大規模言語モデル）に対して、段階的に新しい言語データを追加学習させる継続的ファインチューニング（Continual Fine-Tuning, CFT, 継続的ファインチューニング）を適用することで、英語性能を損なわずに多言語能力を高めるための実践的な手法と評価指標を提示した点にある。
従来、LLMの多言語化は最初から多言語データで一括学習する手法が一般的であったが、既存の英語特化モデルを再利用する運用上の要請が高まっている。企業が既に構築した英語モデルを維持しつつ、段階的に他言語へ対応させる設計は、コストと運用リスクの面で極めて重要である。したがって、本研究の位置づけは実務寄りの応用研究である。
研究は二相（Phase 1/Phase 2）のCFT設計を検討する。Phase 1で英語によるタスク適応を行い、Phase 2で新言語を含む命令応答データで追加入力を行う。この二段階の流れは、企業が段階的にモデルを拡張する際の実務プロセスに対応するための枠組みを提供する。
重要なのは、設計が単なる学術的実験にとどまらず、運用上のチェックポイントや評価指標、微調整対象の選択肢（例えばトークン埋め込み層のみに対象を絞るなど）まで含めている点である。これにより経営判断としての採算性や安全性が見積もりやすくなる。
本節の位置づけを端的に表現すると、既存投資を守りつつ多言語市場へ段階的に展開するための「運用に使える」手法を示した点が本研究の最大の貢献である。
2.先行研究との差別化ポイント
先行研究では、多言語化のためにモデルを最初から多言語で学習させるか、単純に英語と混合したデータで一括微調整するアプローチが多かった。これらは言語間の関係性やデータの偏りにより最適解が変わりやすく、運用面での実務適合性に課題が残る。
一方でContinual Instruction TuningやLoRA（Low-Rank Adaptation, LoRA, 低ランク適応）等の技術は、継続的学習や部分的適応の可能性を示しているが、既にタスク能力を持つ英語専用モデルに対してどのようにして新言語を安全に追加するかを体系的に評価した報告は限られていた。
本研究の差別化点は三つある。第一、二相のCFTプロセスを明確に定義したこと。第二、語彙学習に特化するためにトークン埋め込み層を重点的に扱う試験設計を導入したこと。第三、英語のタスク能力の劣化（catastrophic forgetting, カタストロフィックフォーゲッティング）を定量的に監視する評価基準を実務的に示したことである。
これらにより、学術的な貢献にとどまらず、企業が既存モデルを守りながら新市場へ段階的に参入するための「設計図」として本研究が位置づく。
3.中核となる技術的要素
本研究の中核はCFTという概念と、それを運用可能にするための具体的な微調整対象の選択である。まず用語を整理する。Continual Fine-Tuning（CFT, 継続的ファインチューニング）は、時間経過やデータ分布の変化に応じて順次モデルを微調整していく手法を指す。
実装上のポイントは、全パラメータを一斉に更新する通常のファインチューニングとは異なり、更新対象を限定することで既存性能の維持と新情報の効率的取り込みを両立する点である。具体的にはトークン埋め込み層の微調整、低ランク適応（LoRA）のようなパラメータ追加手法、及び段階的評価の三つが主要な選択肢となる。
トークン埋め込み層の微調整は、新言語特有の語彙や表現の意味を学ばせるのに効率的であり、ネットワーク全体のパラメータを更新するよりも計算コストが小さい利点がある。しかし、この手法だけでは深い文脈理解が必要なタスクに十分でない可能性がある。
したがって実務的には、まず埋め込み層で語彙を整備し、その後必要に応じてLoRA等で部分的に表現能力を拡張する、という段階的戦略が現実的である。これが本研究で実験的に検証された流れである。
4.有効性の検証方法と成果
検証は二相CFTに基づく実験設計で行われた。Phase 1で英語に特化した命令応答データ（英語Instruction Tuning）によりタスク能力を高め、Phase 2で比例配分した多言語データで追加入力を行う。評価は英語の元性能維持と新言語でのタスク遂行能力向上の両面を測定する指標で行った。
成果として、トークン埋め込み層の限定的微調整のみで、新言語の語彙理解が改善しつつ英語性能の低下が小さいという傾向が示された。完全混合で再学習する単純な手法に比べ、二相CFTは英語性能の安定性を保ちやすいという結果である。
またデータ構成や言語間類似性によって効果に差が出ることも確認されたため、実務ではターゲット言語の選定とデータ量の配分を慎重に設計する必要がある。つまり、同じ手法でも投入するデータにより成果が変わる点を見落としてはならない。
総じて、本研究は既存の英語重視モデルを実用的に多言語化する際の工程と目安を示し、初期段階での低コスト検証戦略として十分な有用性を持つことを示した。
5.研究を巡る議論と課題
議論点の第一は忘却（catastrophic forgetting, カタストロフィックフォーゲッティング）対策の限界である。CFTは英語性能を守る手段を提供するが、長期的かつ大規模な追加言語化では累積的な劣化リスクが残る。継続的運用においては定期的なリフレッシュや混合データでの再評価が不可欠である。
第二の課題はデータ品質とアライメントである。多言語データは言語間で表現のずれやメタ情報の欠如が生じやすく、単に量を投入すれば良いわけではない。実務では評価データセットを用意し、業務要件に応じた定量評価を行う必要がある。
第三に、セキュリティや倫理面の配慮も見逃せない。新言語対応に伴い不適切な生成や偏りが入り込むリスクがあるため、デプロイ前の安全性評価やフィードバックループの設計が重要である。これらは経営判断に直結する要素である。
結論として、CFTは実務適用可能な手段を与えるものの、長期運用と高品質データ確保、そして安全性の維持という課題への投資は引き続き必要である。
6.今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向での研究と実務検証が期待される。第一は長期的な継続学習シナリオでの劣化予測と回復手法の確立である。これは運用コストと品質を両立させるための基盤であり、経営的判断に直結する。
第二は言語間転移の定量化である。どの程度の言語類似性があれば最小限のデータで十分か、あるいは追加すべき代表的タスクは何かを定量的に示すことが現場の効率化に寄与する。
第三は実装面のベストプラクティスの蓄積である。例えばトークン埋め込み層の微調整、LoRAの組み合わせ、及び段階的評価指標のテンプレート化など、企業がすぐに適用できる実践ノウハウの共有が望まれる。
これらを進めることで、経営層は投資対効果を見積もりやすくなり、段階的かつ安全に新市場へ展開する判断が可能になる。
検索に使える英語キーワード：Continual Fine-Tuning, Continual Instruction Tuning, Low-Rank Adaptation, token embedding fine-tuning, catastrophic forgetting
会議で使えるフレーズ集
「既存の英語モデルを毀損せずに日本語対応するため、まずはトークン埋め込み層の限定的微調整で効果検証を行います。」
「継続的ファインチューニング（CFT）を採用することで、段階的な投資と評価が可能になり、リスクを抑えた展開が見込めます。」
「評価指標を英語の既存性能維持と新言語のタスク成功率の二軸で定め、段階的に運用判断を行いましょう。」
引用元：D. Aggarwal et al., “Exploring Continual Fine-Tuning for Enhancing Language Ability in Large Language Model,” arXiv preprint arXiv:2410.16006v1, 2024.
