投稿者 global-ai-media 
インドの多言語環境におけるLLMの挙動を調査した最新の研究事例において、現地の言語を「本来の文字（例：デーヴァナーガリー文字）」で入力するか、「ローマ字表記」で入力するかによって、AIの推論・分類精度に予期せぬ乖離（Script Gap）が生じることが明らかになりました。この現象は、英語圏主導で開発された大規模言語モデルが抱える構造的な課題を浮き彫りにしています。本記事では、この事例を端緒に、非ラテン文字圏である日本企業がLLMを選定・活用する際のリスクと対策について解説します。
「Script Gap」とは何か：表記体系による性能の非対称性
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）の学習データセットは、依然として英語およびラテン文字が支配的な割合を占めています。元記事で触れられている「Script Gap」という概念は、ヒンディー語などのインド諸言語を用いたタスクにおいて、本来の文字体系（Native Script）で入力した場合と、それをローマ字（Roman Script）に音写して入力した場合とで、モデルの出力品質やトリアージ（優先順位付け・分類）の精度に無視できない差が生じる現象を指しています。
多くのグローバルモデルは、ラテン文字のトークン処理に最適化されているため、非ラテン文字での入力に対しては、文脈理解が浅くなったり、推論のロジックが不安定になったりする傾向があります。これは単なる「翻訳」の問題ではなく、モデル内部での情報の表現効率や概念の結びつきの強さが、表記体系によって異なることに起因します。
日本企業にとっての「表記の壁」とトークナイゼーション
日本国内の実務において、わざわざ日本語をローマ字で入力してAIに処理させるケースは稀ですが、この「Script Gap」の教訓は対岸の火事ではありません。日本語は漢字、ひらがな、カタカナという複数の表記体系を混在させる世界でも稀有な言語であり、LLMにとっては「トークン（テキストの最小単位）」への分割が非常に複雑になる領域です。
英語中心のモデル（GPT-4やLlama系など）をそのまま日本語で利用する場合、以下の実務的な課題が生じやすくなります。
- トークン効率の悪化：日本語文字は英語に比べてバイト数が多く、トークン分割が非効率になりがちです。これにより、APIコストの増大や、一度に入力できるコンテキストウィンドウの実質的な減少を招きます。
- 文化的ニュアンスの欠落：「Script Gap」が示唆するように、モデルが学習データ量の多い英語的な論理構造に引きずられ、日本固有の商習慣や文脈（ハイコンテクストな表現）を正確に汲み取れないリスクがあります。
グローバルモデル活用と国産モデルへの期待
この課題に対処するため、日本企業には「適材適所」のモデル選定が求められます。汎用的な推論能力やコーディング支援では圧倒的な性能を誇るグローバルモデルですが、日本の法律文書、社内規定、顧客対応履歴などの「日本語ネイティブかつドメイン固有」のデータを扱う場合、表記体系のハンディキャップがボトルネックになる可能性があります。
現在、日本国内でもNTTやソフトバンク、スタートアップ各社によって、日本語データでの事前学習を強化した「国産LLM」や「日本語特化モデル」の開発が進んでいます。これらはトークナイザーレベルで日本語に最適化されており、「Script Gap」に相当する性能低下を最小限に抑える設計がなされています。
日本企業のAI活用への示唆
「Script Gap」の事例を踏まえ、日本企業の実務担当者やエンジニアは以下の観点を持ってAI導入を進めるべきです。
1. 英語ベンチマークへの過信を避ける
英語でのリーダーボード（性能ランキング）が上位であっても、日本語タスクにおける推論精度が比例するとは限りません。特にRAG（検索拡張生成）や分類タスクにおいては、必ず自社の実際の日本語データを用いてPoC（概念実証）を行い、日本語特有の表記揺れや文脈理解が正確に行われるか検証してください。
2. タスクに応じたモデルの使い分け（Model Routing）
すべてのタスクを単一の巨大モデルに依存するのではなく、高度な論理推論が必要な場合はグローバルモデルを、日本語の微妙なニュアンスや要約精度が求められる場合は日本語特化モデルを採用するなど、複数のモデルを組み合わせるアーキテクチャを検討すべきです。
3. ガバナンスと説明責任
表記体系の違いによる誤解釈（ハルシネーションの一種）は、コンプライアンス上のリスクとなり得ます。特に金融や医療、法務などのクリティカルな領域でAIを活用する場合、AIが「なぜその結論に至ったか」を人間が検証できるプロセス（Human-in-the-loop）を組み込むことが、日本国内の規制対応や信頼性確保の観点からも不可欠です。