投稿者 global-ai-media 
最新の研究により、大規模言語モデル（LLM）の挙動や評価の信頼性には、言語間で大きなばらつきがあることが明らかになりました。グローバルモデルが英語圏で高い安全性を確保していても、日本語環境では同様のリスク管理が機能しない可能性があります。本記事では、多言語評価の重要性と、日本企業がLLMを導入する際に考慮すべきガバナンスと評価の実務について解説します。
グローバルモデルにおける「言語の壁」と安全性の非対称性
近年、GPT-4やClaude 3、Llama 3といった高性能なLLMが次々と登場し、企業のAI活用は加速しています。しかし、これらのモデルの多くは英語のトレーニングデータが圧倒的な割合を占めており、安全性のアライメント（人間の意図や倫理観に合わせる調整）も主に英語圏の文脈で行われています。
今回取り上げる多言語LLM評価に関する研究は、6,000件以上のプロンプトを用いた調査の結果、言語によってモデルの挙動や評価の信頼性に「かなりのばらつき（substantial variations）」があることを示しました。これは、英語では適切に拒否される有害な指示が、他言語に翻訳されるとすり抜けてしまったり（ジェイルブレイク）、逆に無害な文化的な文脈が有害と誤認されたりするリスクを示唆しています。
評価者（Evaluator）としてのAIも言語に左右される
この研究で特に注目すべき点は、モデルの生成能力だけでなく、モデルを評価する「評価者（Evaluator）」の信頼性も言語によって変動するという事実です。現在、AI開発の現場では、コストと速度の観点から「LLM-as-a-Judge（LLMを審査員として別のLLMの出力を評価させる手法）」が一般的になりつつあります。
しかし、評価を行うLLM自体の日本語理解力や日本の商習慣・倫理観への適合度が不十分な場合、その評価スコア自体が歪んでしまう可能性があります。例えば、日本の法規制（著作権法や個人情報保護法）や、ハラスメントに対する文脈依存的な判断において、英語ベースの論理で判定されると、日本企業にとっては「安全ではない」出力が「安全」と判定される、あるいはその逆の事態が起こり得ます。
日本固有の文脈と「翻訳」の限界
多くのベンチマークテストは英語版を機械翻訳したものが流用されがちですが、これには限界があります。単なる言語の翻訳では、その国固有の「センシティブなトピック」や「不適切な表現」のニュアンスまでカバーできないからです。
例えば、欧米では極めてセンシティブな人種・宗教的なトピックと、日本で炎上リスクが高いトピック（不謹慎とされる表現や特定の社会的属性への配慮など）は異なります。グローバルな安全性評価をパスしたモデルであっても、そのまま日本の顧客対応や社内システムに組み込むことは、コンプライアンス上の死角を生むことになりかねません。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本企業がLLMを活用する際には、以下の3点を意識した意思決定と体制構築が求められます。
1. 英語圏のベンチマークを鵜呑みにしない
モデル選定時、MMLUなどの主要ベンチマークスコアは参考になりますが、それが日本語での業務遂行能力や安全性を保証するものではありません。特にリスク管理が重要な用途では、日本語に特化したベンチマーク（JGLUEなど）や、自社の業務データを用いた独自の評価セットでの検証が必須です。
2. 「日本版レッドチーミング」の実施
セキュリティや安全性テスト（レッドチーミング）において、日本語のニュアンスや日本のインターネットスラング、特有の差別表現などを理解した人間によるテストを組み込むべきです。自動評価だけに頼らず、Human-in-the-Loop（人間が介在する評価プロセス）を維持することが、炎上リスクやコンプライアンス違反を防ぐ最後の砦となります。
3. 国産・特化型モデルとのハイブリッド運用の検討
汎用的なタスクにはグローバルモデルを使用しつつ、高い文化的文脈や機微な判断が求められる領域では、日本語能力に特化した国産モデルや、自社データでファインチューニングしたモデルを使い分けるアーキテクチャも有効です。単一の巨大モデルに依存するのではなく、適材適所のモデル選定を行うことが、実務的な解となります。