投稿者 global-ai-media 
生成AIは人間のような「創造性」や「意志」を持っているように見えますが、技術的な裏側には「シード値」による厳密な決定論が存在します。本記事では、LLM（大規模言語モデル）の挙動を数学的な側面から紐解きつつ、日本企業がAIをシステムに組み込む際に直面する「再現性」と「品質保証」の課題について解説します。
AIに「自由意志」は存在するか：シード値が示す現実
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）と対話していると、まるでそこに人格や自由意志があるかのような錯覚を覚えることがあります。しかし、技術的な観点から見れば、LLMは高度な確率計算機に過ぎません。元の記事でも触れられている通り、LLMの出力は「シード値（乱数生成の種）」と「パラメータ（重み）」、そして入力コンテキストによって完全に制御可能です。
もし、全く同じモデル設定、同じプロンプト、そして同じ「シード値」を指定すれば、AIは一字一句違わぬ回答を生成します。これは、AIの挙動が時間的な経過や「気分」に左右されるものではなく、本質的には決定論的（Deterministic）なプログラムであることを意味します。私たちがAIに感じる「創造性」や「揺らぎ」は、計算されたランダム性（Temperatureパラメータなどによる調整）によって演出されたものなのです。
日本企業が求める「安心・安全」と「再現性」のジレンマ
この「AIは制御可能である」という事実は、日本の実務家にとって朗報であると同時に、運用上の課題も突きつけます。日本の商習慣では、システムに対して高い信頼性と説明責任が求められます。「なぜそのアウトプットが出たのか」を論理的に説明できなければ、銀行やインフラ、医療といった領域での本格導入は困難です。
一般的なチャットボット利用では、回答が毎回微妙に異なることは「人間らしさ」として許容されます。しかし、社内決裁の自動化や、顧客対応の自動化といった業務プロセスにAIを組み込む場合、同じ入力に対して異なる出力が返ってくることは「バグ」や「リスク」と見なされかねません。
ここで重要になるのが、LLMの「決定論的性質」を逆手に取ったエンジニアリングです。シード値を固定するか、あるいはTemperature（回答の多様性を制御するパラメータ）を0に近づけることで、AIの回答を固定し、再現性を持たせることができます。これにより、日本企業が重視する「テストのしやすさ」や「品質保証（QA）」のハードルを下げることが可能になります。
「創造性」と「業務効率化」の使い分け
一方で、すべての業務で再現性を追求すれば良いわけではありません。新規事業のアイデア出しや、マーケティングコピーの作成など、いわゆる「創造性」が求められるタスクにおいては、あえてランダム性を高める設定が必要です。
問題は、多くの組織でこの「モードの使い分け」が意識されていない点にあります。例えば、正確性が求められる法務チェックのタスクで、創造性を高める設定のままAIを使用すれば、存在しない判例をでっち上げる（ハルシネーション）リスクが高まります。逆に、ブレインストーミングの場面で厳密すぎる設定を行えば、AIは凡庸な回答しか返しません。
AIを「魔法の箱」として扱うのではなく、入力とパラメータによって出力が変わる「関数」として捉え、タスクの性質に応じてガバナンスを効かせることが、実務担当者の役割となります。
日本企業のAI活用への示唆
LLMの決定論的な側面と、それがもたらす実務への影響を踏まえ、日本企業は以下のポイントを意識すべきです。
1. AIの挙動管理（MLOps）の徹底
AIの回答を「運任せ」にしないためには、プロンプトの内容だけでなく、モデルのバージョン、Temperature、シード値などのパラメータを記録・管理する体制が必要です。特に金融や製造業など、トレーサビリティ（追跡可能性）が重視される業界では、どの設定でその回答が生成されたかをログとして残すことが、将来的な監査対応やリスク管理において必須となります。
2. 用途に応じた「確実性」と「創造性」の分離
社内システムにAIを組み込む際、一つの汎用的なチャットボットですべてを解決しようとしないことが重要です。「定型業務・検索（RAG）」には決定論的かつ厳格な設定を、「アイデア創出・企画」にはランダム性を持たせた設定を適用するなど、アプリケーション側で明確に制御を分ける設計が求められます。
3. 過度な擬人化の排除と教育
現場の社員がAIを「考えている存在」と誤解すると、出力結果を無批判に受け入れる温床となります。「AIは確率に基づいて次に来る言葉を選んでいるに過ぎない」という原則を社内教育で周知し、最終的な判断と責任は人間が持つという文化を維持することが、健全なAI活用の第一歩です。