AIの「金太郎飴」問題に挑む豪スタートアップ、多様な回答生むLLM開発

主要なAIチャットボットに「1から10の間でランダムな数字をひとつ挙げて」と尋ねると、ほぼ必ず「7」という答えが返ってくる。ChatGPTやClaude、Geminiといった大規模言語モデル(LLM)は、統計的に最も「それらしい」答えを選ぶよう学習されているため、開放的な質問に対しても似たような無難な答えに収束しがちだという。米MIT Technology Reviewの報道によると、オーストラリアのスタートアップSpringboardsは、この「AIの集団思考(groupthink)」問題を解決するため、独自のLLM「Flint」を開発した。同社はオープンソースモデルQwen 3を土台に、あえて多様な答えを引き出す学習手法を組み込んでいるという。

背景と詳細

LLMの回答が画一化する背景には、モデルの学習方法そのものがある。LLMは大量のテキストから「次に来る可能性が最も高い単語」を予測するよう訓練されているため、突飛な答えより無難で頻出する答えを選びやすい構造になっていると記事は説明している。この傾向は、コーディングや事実確認のような「正解がひとつ」のタスクには好都合だが、旅行プランの提案やアイデア出しのような開放的な問いには不向きだという。

この問題を裏付ける学術的な根拠として、記事は2025年のNeurIPSで最優秀論文賞を受賞した「Artificial Hivemind」という論文を紹介している。この研究では25種類の異なるLLMにそれぞれ50回ずつ同じプロンプトを与えたところ、「時間」に関する比喩表現1,250件の回答の大半が「Time is a river(時間は川である)」または「Time is a weaver(時間は織り手である)」という、ごく少数の表現に収束したとされている。

Springboardsは共同創業者のPip Bingemann氏(CEO)とKieran Browne氏(CTO)が率いるチームで、Flintをオープンソースの中国製モデルQwen 3の上に構築したと報じられている。同社はブレインストーミングツールとして、ChatGPTやClaudeなど複数モデルの回答をワークスペースにドラッグして組み合わせられる製品を展開しており、Flintは「あえて突飛な方向に振る」選択肢として使われているという。実際に試した広告戦略家のZoe Scaman氏は「まったく違う方向に自分を投げ出してくれる」と評価する一方、まだプロトタイプ段階で限界もあると付け加えている。別のマーケティング担当者Maximilian Weigl氏は、平均への回帰があるツールからは本当に革新的なものは生まれないと慎重な見方を示したと伝えられている。

なぜ重要か

日本でも広告制作やコンテンツ企画、商品ネーミングなどでChatGPTやClaudeを使う場面が増えているが、同じような発想しか出てこないと感じた人も少なくないだろう。今回の報道は、その体感が個人の使い方の問題ではなく、LLMの学習方法そのものに起因する可能性を示している点で注目される。モデル比較記事のスコアを読み解く際の視点とあわせて押さえておくと、AIの性能や特性をより多面的に見極められる。ブレインストーミングや企画立案でAIを活用する際、複数のモデルや手法を組み合わせて「多様性」を意識的に補う工夫が、今後より重要になりそうだ。

今後の見通し

FlintはまだAlpha版の段階で、対象も広告・マーケティング領域に限られていると報じられており、一般消費者向けチャットボットとして普及するかは不透明である。ただ、LLMの「金太郎飴」化という課題そのものは、創造性が求められる用途でAI活用を進めるうえで無視できないテーマとなりそうだ。今後、他の主要プレイヤーが同様の多様性向上策を取り入れるかどうかにも注目が集まる。