投稿者 global-ai-media 
大規模言語モデル（LLM）の課題である「ハルシネーション」や「推論ミス」を低減させるための新たなアプローチとして、「Activation Steering（アクティベーション・ステアリング）」が注目を集めています。モデルの再学習を行わずに、推論時のニューロン発火に直接介入することで信頼性を向上させるこの技術は、コストと精度のバランスに悩む日本企業にとって重要な選択肢となる可能性があります。
再学習でもプロンプトでもない「第三のアプローチ」
生成AIの実務適用において、多くの企業が直面する壁が「信頼性」です。特に論理的な推論を要するタスクにおいて、LLMがもっともらしい嘘をつく（ハルシネーション）問題は、金融や医療、製造業の現場など、正確性が求められる日本のビジネスシーンでは致命的なリスクとなります。
これまで、精度の向上には主に「追加学習（ファインチューニング）」や「検索拡張生成（RAG）」、あるいは「プロンプトエンジニアリング」が用いられてきました。しかし、最新の研究動向として注目されているのが、今回取り上げるAdaRASのような「Activation Steering（アクティベーション・ステアリング）」という手法です。
AdaRASの研究報告によれば、この手法を用いることでLLMの推論の信頼性が13%向上したとされています。この数字自体も重要ですが、実務家が注目すべきは、これが「テストタイム（推論時）」に行われる介入であるという点です。
ニューロンの動きを「推論時」に制御する
Activation Steeringとは、簡単に言えば「AIが思考している最中に、その思考パターンを直接修正する」技術です。
従来のファインチューニングは、大量のデータを与えてモデルの結合荷重（重み）そのものを書き換える「教育」に近いプロセスでした。これには膨大な計算リソースとコストがかかります。一方、Activation Steeringは、モデルの重みは変更せず、入力に対して特定のニューロンが発火するパターン（活性化状況）をリアルタイムで観測し、誤った推論に向かいそうなベクトルを正しい方向へ「操舵（ステアリング）」します。
これは、試験中の学生に対して、間違った答えを書きそうになった瞬間に「そっちではない」と合図を送るようなもので、モデル自体を再教育するよりも低コストかつ機動的に挙動を制御できる可能性があります。
日本企業における活用メリットとガバナンス
この技術は、日本の商習慣や組織文化において、以下の2点で大きな意味を持ちます。
第一に、「説明責任と制御性」の向上です。日本企業、特に大企業ではAIの挙動がブラックボックスであることを嫌う傾向があります。「なぜその答えになったのか」を完全に解明するのは困難ですが、Activation Steeringのような技術が進めば、「特定の不適切な概念（例：差別的表現や虚偽生成につながるニューロン活動）を抑制する」といった、より直接的なガードレールの実装が可能になります。これは、従来のプロンプトによる指示よりも強力なガバナンス手段となり得ます。
第二に、「コスト対効果」の最適化です。日本語に特化したLLMを自社でゼロから開発・維持できる企業は限られています。多くの企業は既存のモデルを使用しますが、この手法であれば、ベースモデルを変更せずに、特定の業務ドメイン（例えば社内規定の解釈など）における推論精度を、推論時の介入によって高められる可能性があります。
技術的な課題と限界
一方で、過度な期待は禁物です。13%の信頼性向上は有意ですが、依然として100%ではありません。また、この技術を実装するには、単にAPIを叩くだけではなく、モデルの内部表現（Internal Representation）にアクセスし、解析・介入できる高度なエンジニアリング能力が必要となります。
現在主流の商用LLM（OpenAIのGPT-4など）の多くはモデル内部へのアクセスが制限されているため、この手法を適用するにはオープンソースのモデル（Llama 3など）を自社環境やセキュアなクラウド環境でホスティングする必要があります。つまり、「手軽に導入できる」フェーズにはまだ至っておらず、一定の技術投資が必要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAdaRASの事例を含め、最新のAI技術動向から日本企業が得るべき示唆は以下の通りです。
- 「学習」から「推論制御」へのシフト：
モデルそのものを賢くする競争だけでなく、推論プロセス（思考過程）をいかに制御・監視するかという技術（Inference-time intervention）が重要になっています。OpenAIの「o1」シリーズなども推論時の計算量を増やすアプローチをとっていますが、自社開発においても「推論時にどう介入するか」が差別化要因になります。 - オープンソースモデル活用の再評価：
高度な制御やガバナンス（Activation Steeringのような内部介入）を行うためには、ブラックボックスな商用APIだけでなく、自社で制御可能なオープンモデルの活用戦略を持つことが、中長期的な競争力につながります。 - AIエンジニアに求められるスキルの変化：
プロンプトを書くだけのスキルセットから、モデルの内部挙動を理解し、工学的アプローチで出力を制御できる人材（AI安全性・信頼性エンジニア）の育成・採用が、実務適用の成功鍵となります。