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Semantic Consistency──論理の整合性を測る、新しい視点

「答えが合っていればそれでいいのか？」

これは、AIと人間の思考をめぐる根源的な問いです。
特に大規模言語モデル（LLM）において、「どうやって考えたか」よりも「最終的な答え」が評価されがちです。
しかし、推論過程が支離滅裂でも、偶然正しい答えにたどり着くことはある──そのとき、その答えは果たして信頼できるのでしょうか？

今回ご紹介するのは、そうした問いに対する一つの答えとなる指標、
Semantic Variance（意味的一貫性の分散）という新たな視点です。

なぜ「整合性」が重要なのか？

従来のAI評価では、

  • 正しい答えが出たか？（Accuracy）
  • 多数決で整合したか？（Self-Consistency）
    といった「結果」に重きが置かれてきました。

しかし人間の思考では、「なぜそう考えたか」「他の人の考えと一致しているか」が重要です。
つまり、複数の思考経路が意味的に整っていること＝内的整合性が、信頼できる思考にとって欠かせないのです。

Semantic Varianceとは？

この論文では、LLMが生成した複数の推論パスを、ベクトル空間に写像（embedding）し、
それらの「意味的なばらつき（分散）」を測定する指標を提案しています。

実験結果と洞察

  • Semantic Variance と正答率には 高い相関（r > 0.7）
  • Self-Consistency では見抜けない「意味的なバラつき」も検出可能
  • 推論が似ていても答えが異なる場合、逆に「整合性は高いがミスした」ことも可視化できる

実例：

問題： (9 + 4) × 2 は？

推論：

  • r1: 9と4を足して13。13を2倍して26。
  • r2: 13を2倍すると26。なぜなら9+4=13。
  • r3〜r5: 同様の意味の異なる表現。

→ 答えも一致、意味的にも整っている → Semantic Varianceは低い

どんな応用があるのか？

  • AIの信頼性評価： 答えの確からしさを “内的一貫性” で測れる
  • 教育： 生徒の説明が「意味的に整っているか」を測定可能
  • AI安全性： 幻覚的生成（hallucination）や矛盾の早期検出

思考の「質」を測る時代へ

「思考とは何か？」
それは、ただ正解を出すことではなく、整ったプロセスで答えにたどり着くこと。

Semantic Varianceは、その“整い”を初めて定量的に測ろうとする試みです。

今後、「答えが合っていればOK」という評価軸から、
「いかにして答えに至ったか」という 思考の透明性を重視する方向へ──

その橋渡しとなる一歩が、ここにあります。

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