【ITニュース解説】Hallucination Risk Calculator

近年、ChatGPTに代表される大規模言語モデル（LLM）は、文章の作成や要約、翻訳、プログラミングコードの生成など、多岐にわたるタスクで驚くべき性能を発揮している。多くの開発者がこの技術を自社のサービスやシステムに組み込もうと試みているが、そこには大きな課題が存在する。それが「ハルシネーション」と呼ばれる現象である。ハルシネーションとは、LLMが事実に基づかない情報や文脈に合わない内容を、あたかも真実であるかのように生成してしまう問題を指す。この問題は、LLMを業務システムなどの正確性が求められる分野で利用する際の大きな障壁となっている。システム開発者は、LLMの回答を鵜呑みにするのではなく、その出力がハルシネーションである可能性、つまりリスクを評価し、適切に管理する必要がある。この課題に対処するため、ベイズ推論という統計学的なアプローチを用いて、LLMのハルシネーションリスクを定量的に計算するツール「Hallucination Risk Calculator」が開発された。

このツールが解決しようとしている問題の核心は、LLMが内部的に出力する「信頼度スコア」だけでは、生成された内容の正しさを保証できない点にある。LLMは文章を生成する際、次に来る単語を予測し、その予測の確かさを確率として計算している。この確率を基にしたスコアは、一見するとその回答の自信度を示しているように見える。しかし、LLMは間違った情報を生成している時でさえ、非常に高い信頼度スコアを示すことがある。例えば、あるLLMが特定の回答に対して「95%の確信度」というスコアを出力したとする。この数字だけを見て「95%正しいのだろう」と判断するのは早計である。なぜなら、そのLLM自体が全体的に間違いを犯しやすいモデルかもしれないからだ。普段から10回に1回はハルシネーションを起こすようなモデルが示した「95%」という数字と、1000回に1回しか間違えない高性能なモデルが示す「95%」とでは、その信頼性の重みが全く異なる。このように、出力単体のスコアだけでなく、モデル自身の基本的な性能、つまり「普段どれくらいハルシネーションを起こすか」という情報を加味してリスクを評価する必要がある。

「Hallucination Risk Calculator」は、この問題に対して「ベイズ推論」という考え方を応用する。ベイズ推論とは、私たちが既に持っている知識やデータ（事前情報）と、新しく観測されたデータ（観測データ）を組み合わせることで、より確からしい結論を導き出すための統計的な手法である。このツールに当てはめて考えると、まず「このLLMは、平均して10%の確率でハルシネーションを生成する」といった、モデルの性能評価から得られる一般的な情報を「事前確率」として設定する。これは、何か特定の回答を見る前の、そのモデルに対する基本的な信頼度と言える。次に、LLMが特定の回答を生成した際に示した「信頼度スコア95%」という情報を「観測データ」として扱う。ベイズ推論の目的は、この事前情報と観測データを統合し、「信頼度スコアが95%であったという事実を踏まえた上で、この回答が実際にハルシネーションである確率は何%か」という、より現実に即した確率（事後確率）を計算することにある。この計算により、モデルの基本的な間違いやすさを考慮した上で、個別の回答のリスクをより精密に評価することが可能となる。

このツールの具体的な仕組みは、いくつかの数値を入力することで、ハルシネーションの事後確率を算出するというものである。開発者は、①LLMが特定の出力に対して示した信頼度スコア、②そのモデルのベースとなるハルシネーション率（事前確率）、そして、③モデルが正しい情報を出力するときに高い信頼度スコアを出す傾向や、④逆に間違った情報を出力するときにも高い信頼度スコアを出してしまう傾向を示す確率、といったパラメータをツールに与える。すると、ツールはベイズの定理に基づいた計算を行い、最終的なハルシネーションのリスクをパーセンテージで出力する。この結果を利用することで、システム開発者はアプリケーションの挙動をより柔軟に制御できるようになる。例えば、算出されたリスクが5%以下であれば、その回答をユーザーにそのまま表示する。もしリスクが30%を超えているようであれば、「この情報は不正確な可能性があります」といった警告メッセージを添えたり、あるいはユーザーに事実確認を促すようなインターフェースを設計したりすることができる。このように、リスクレベルに応じた具体的な対策を講じるための客観的な判断基準を得られる点が、このツールの大きな利点である。

LLMをシステムに統合する作業は、単にAPIを呼び出して結果を表示するだけでは完結しない。その出力が持つ不確実性やリスクを理解し、それをいかに制御するかが、信頼性の高いアプリケーションを構築する上での鍵となる。「Hallucination Risk Calculator」は、AIの出力を盲目的に信じるのではなく、その信頼性を数学的・確率論的なアプローチで評価しようとする重要な試みである。これからシステムエンジニアを目指す者にとって、AI技術の能力だけでなく、その限界やリスクを理解することは極めて重要だ。このツールが示すような、不確実性を管理するための考え方や手法を学ぶことは、AIを責任を持って社会に実装していくために不可欠なスキルとなるだろう。AIが生成する情報の品質をいかに担保し、ユーザーにとって安全で価値のあるシステムを構築していくか。この問いに対する一つの答えとして、確率論的なリスク評価という視点は、今後のAI開発においてますますその重要性を増していくに違いない。