Appier、自律型AIの信頼性高める研究成果公開、LLM意思決定を定量化

■大規模言語モデルの意思決定を数値化、エンタープライズ基準のAIガバナンス強化

 Appier Group<4180>(東証プライム)は3月11日、自律型AIの信頼性を大きく高める研究成果を公開したと発表した。大規模言語モデル(LLM)の意思決定を定量化する評価フレームワークを構築し、企業環境におけるAI導入の課題とされる「意思決定の信頼性」を強化する取り組みである。AIネイティブ企業として同社が展開する「Agentic AI as a Service(AaaS)」の研究開発の一環であり、エンタープライズ向けAI基盤の高度化を狙う。

 同研究では、論文「Answer,Refuse,or Guess?」を通じて、言語モデルが異なるリスク条件下でどのように意思決定を行うかを測定する体系的な評価フレームワークを提示した。従来のLLM評価が回答の正誤中心であったのに対し、正解報酬、不正解ペナルティ、回答拒否のコストといった構造化されたリスクパラメータを導入し、企業環境での意思決定の影響を数値化できる仕組みを構築した。これにより、AIのハルシネーション(幻覚)や判断の信頼性に対する企業の懸念に対応する。

 さらに研究では、意思決定を「タスク実行」「確信度推定」「期待値推論」の3段階に分ける「スキル分解」アプローチを提案した。この手法により、AIは自身の能力や確信度、リスク条件を評価したうえで回答か拒否かを選択でき、より合理的で安定した意思決定が可能になる。同成果は同社の「広告クラウド」「パーソナライゼーションクラウド」「データクラウド」に統合されており、企業向け自律型AIの信頼性向上と社会実装の加速につなげる方針である。(情報提供:日本インタビュ新聞社・株式投資情報編集部)

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