はじめに：なぜ創発的能力と概念表現が重要なのか
大規模言語モデル（LLM）の急速な発展により、これまで人間にしかできないと考えられていた高度な推論や創造的思考が可能になりました。特に注目されているのが「創発的能力」と呼ばれる現象です。これは、モデルの規模が一定の閾値を超えると突然現れる新しい能力で、小規模モデルでは見られない複雑な推論や問題解決が可能になります。
本記事では、LLMの創発的能力とは何か、モデル内部でどのような概念表現が形成されているか、Chain-of-Thought推論がどう機能するか、そして人間の認知プロセスとの比較を通じて、最新の研究動向まで包括的に解説します。
創発的能力の本質：小規模では不可能、大規模で突然出現する現象
創発的能力の定義と特徴
創発的能力とは、小規模モデルでは見られなかった新たな能力が、モデル規模の拡大に伴い大規模モデルで突然出現する現象を指します。Weiらの研究では「小さなモデルには存在せず大きなモデルで現れる能力」と定義されており、具体的には以下のような能力が報告されています：
- 高度な推論能力：論理的思考や複雑な問題解決
- インコンテキスト学習：プロンプトから新しいタスクに適応する力
- コード生成：プログラミング言語での実装能力
- 複雑な問題解決能力：多段階の思考を要する課題への対応
例えば、GPT-3やPaLMといったモデルでは、あるパラメータ規模を超えると急に論理推論や算術計算などのタスク性能が向上し、それ以前の小モデルではランダム推測程度だったものが一転して高精度になることが観察されています。
創発現象の予測困難性
創発的能力の最も興味深い側面は、その予測困難性です。モデルの性能は一般にパラメータ数や学習データ量の増加に伴って徐々に向上する傾向がありますが、特定のタスクにおいて突然大きなブレークスルーが生じる点が謎とされています。
Weiらの分析によると、GPT-3やLaMDA、PaLM、Chinchillaなど複数のLLMファミリーを調べた結果、創発的挙動は予測不可能なだけでなく、潜在的な能力の範囲が際限なく広がり得ることが示されました。これは、モデルがスケールアップによって思いがけない新能力（望ましくない挙動を含む）を獲得しうることを意味しています。
創発的能力への批判的検証
近年、「創発的能力」の実在性について批判的な検証も行われています。一部の研究者は、モデル性能の急上昇は評価指標や課題設定による見かけ上のものに過ぎない可能性を指摘しています。
例えば、Schaefferらの研究では、従来創発的とされたGPT-3系列の算術タスク性能も、正答率のような不連続な指標では飛躍的に見えるものの、トークン単位の編集距離など連続値の指標で測れば滑らかに向上していると主張されました。
また、2024年のACL会議では「創発的能力は単にインコンテキストラーニングの産物ではないか」という問いを投げかける研究も登場し、1000以上の実験検証から多くの創発例はモデルの文脈適応能力や記憶に起因し、真に新規なスキルが突然生まれたわけではないと論じられています。
LLMの内部概念表現：統計学習を超えた意味構造の獲得
概念空間の形成メカニズム
LLMは大量のテキストから統計的学習によって、語や文の意味を高次元ベクトル空間に埋め込んで内部表現として保持しています。近年の解析的研究により、その内部の概念表現がどのような構造を持つかが明らかになってきました。
例えば、モデルが学習した語彙表現を領域ごとに調べた研究では、色や空間・時間に関する単語の内部ベクトル構造が、人間が持つ概念上の類似関係（色相環や地理的距離、時間経過の順序など）と対応する印象的な構造類似を示すことが報告されています。
さらに興味深いことに、モデルをテキストアドベンチャーゲームのログに適用して内部状態を解析した研究では、モデル内にゲーム内世界の状態（ワールド状態）を表現する潜在変数が形成されていることも確認されました。これらの成果は、LLMが純粋な単語の共起パターン学習を超えて、現実世界の概念関係を内部に映し込んでいる可能性を示しています。
概念推論能力の測定と分析
モデルの概念表現能力を直接測定する研究も行われています。逆辞書タスク（単語の定義からその単語自体を推測する課題）をLLMに課した研究では、モデルが文脈から概念を推論・再構成する力が調べられました。
具体的には「”A domesticated descendant of the wolf.”と言われたらそれは何のことか？」といった記述を与え、該当する単語（この場合は「犬」）をモデルに答えさせます。最新の大規模モデルは少数の例示を与えるだけでこのタスクを高い正解率でこなすことができました。
モデル内部の表現を解析すると、モデルが構築する概念空間にはオブジェクトのカテゴリ間の距離関係や細かな属性情報が適切にエンコードされていることが確認されています。興味深いことに、この逆辞書タスクで測られた概念推論力は、常識推論など他の様々な推論課題におけるモデル性能とも相関を示しました。
概念レイヤーによる解釈可能性向上
モデル内部の概念表現を「読み取り」、モデルの動作をより直観的に理解・制御しようというアプローチも登場しています。Concept Layer（概念レイヤー）と呼ばれる手法では、既存のLLMに後付けで概念ベクトル空間を組み込みます。
具体的には、モデル内部の高次元ベクトル表現を一度、人間が意味を解釈できる概念次元空間に射影し、それを再度モデルに入力することで予測を行います。この方法によりモデルの性能はほぼ維持されたまま、各次元が「○○という概念にどの程度関連するか」という説明可能な表現になるため、どの概念が予測に寄与しているかを可視化できます。
さらにユーザがその概念次元の値を書き換えることで、モデルの出力を任意に変化させるといった介入も可能になります。例えば、テキスト分類モデルにおいて「スポーツ」に関する概念次元の値を下げるとスポーツ関連記事と判定されにくくなる、などの操作ができます。
Chain-of-Thought推論：段階的思考による能力向上
CoTプロンプトの基本原理
Chain-of-Thought（CoT）推論とは、モデルに回答を求める際に思考過程を段階的に文章で吐き出させるというプロンプト戦略です。通常のLLMは質問に対し即座に最終回答を出力しますが、CoTプロンプトでは「まず考えをまとめてから答えてください」と指示し、一連の推論ステップ（中間思考）をモデル自身に生成させます。
2022年にGoogleの研究者らが提案したこの手法は、数学の文章題や論理パズルのような多段階の推論を要する問題に対して、モデルの性能を飛躍的に向上させることを示しました。例えば、GPT-3（175B）が二桁の掛け算文章題を解く場合、従来は直接答えを出そうとして誤答が多かったものが、「まず問題文を読み解き、ステップごとに考えていこう」と誘導することで正答率が格段に上がりました。
CoTではモデルが途中経過を逐一テキストとして出力するため、人間でいう「紙に書いた下書き」のような役割を果たし、複雑な問題でも部分問題に分割しながら解決策を組み立てることが可能になります。
モデル規模への依存性
CoTの効果は特にモデル規模に強く依存することも知られています。数百億〜数千億パラメータ級のモデルにおいて、CoTプロンプトや命令チューニング、スクラッチパッド（逐次計算状態を出力させる手法）などの高度なプロンプト戦略を適用すると性能に突然のジャンプ（急激な向上）が生じる一方で、小規模モデルでは同じ手法を使ってもほとんど効果が現れません。
これはCoT自体が一種の創発的能力であり、モデルが十分大きく複雑になって初めて多段階推論という挙動が引き出せることを意味しています。実際、Jason Weiらの報告した「ゼロショットCoT」では、巨大モデルに対してただ「一歩ずつ考えて答えてください」と一文付け加えるだけで、付け加えない場合に比べ数学文章題の正答率が大幅に改善しました。
発展的CoT手法
近年では、CoT戦略を発展させてモデルの自己検証や複数経路探索を可能にする手法も提案され始めました。
Self-Consistencyは、ランダムにサンプルした複数の思考チェーン（CoT出力）それぞれで得られた答えの多数決を取ることで、偶発的な誤答を減らす方法です。
Tree-of-Thoughtと呼ばれる手法では、モデルに分岐的な思考展開を許し、木構造的に様々な仮説を広げながら最良の解を探索します。
その他にも、一度得た回答をモデル自身に再評価・反省させて誤りを訂正する自己反省型のCoTや、ユーザからの質問に対しモデルが内部で関連するサブクエスチョンを生成・回答して最終結論に至るSelf-Ask戦略なども試みられています。
人間の認知・メタ認知との比較分析
創発現象の類似性
創発的能力と推論の結びつきについて、人間の認知との類似点・相違点を考えることは興味深いテーマです。創発という概念自体が人間の脳や認知科学の文脈でも用いられてきました。
複雑系科学の草分けである物理学者アンダーソンは「More Is Different」という有名な論文で、個々の要素を詳しく理解していても、要素数が増えて系が複雑になると全体として新たな性質が現れることがあると述べました。この考えは脳にも当てはまり、無数のニューロンの相互作用から意識や知能といった高次機能が生まれる、という比喻で語られることがあります。
LLMの創発的能力も、人工的なニューロンからなる大規模ネットワークにおいて自然発生的に高度な振る舞いが現れる一例と見なせ、脳における知能の発現とパラレルな現象とも言えるでしょう。
概念構造の相違点
しかし、人間の概念表現や推論とLLMのそれとの間には重要な相違点もあります。Sureshらの研究は、人間の概念構造とLLMの概念構造を比較するために、認知心理学で人間被験者に用いるのとほぼ同じ実験手法をLLMに適用しました。
その結果、人間の概念間の関係構造は文化や言語、実験方法が違っても一貫しているのに対し、LLMの場合はどのタスクで評価するかによって概念構造が大きく変動することが示されました。同じモデルでもプロンプト次第で内部の「概念マップ」が書き換わってしまう傾向があり、人間の概念体系が比較的安定しているのとは対照的でした。
この違いは、人間の概念は長年の知覚・経験によって構築され非常に強く結び付いたネットワークを成しているのに対し、LLMの概念はテキスト中の統計パターンに基づいておりコンテキストに依存して柔軟（ある意味不安定）だからだと考えられます。
メタ認知能力の限界と可能性
メタ認知（自分の認知プロセスをモニタリングし制御する能力）に関しても差異があります。人間は問題解決の途中で「自分は今どこまで分かっているか」「この答えは確からしいか」と自らの状態を評価し、必要に応じて方略を修正するといった内省を行います。
これに対し、現在のLLMは自分の出力を客観視したり、自身の知識の確信度を報告したりすることはできません。しかし研究者たちは、LLMにも限定的な形でメタ認知的挙動を引き出せないか模索しています。
例えば、モデルに一度生成させた推論過程（Chain-of-Thought）を見直させて、誤りのあるステップを自分で指摘・修正させるような自己評価プロンプトの研究が報告されています。また、モデルの内部状態（隠れ層の表現や出力確率分布など）から、その回答の正否を予測する指標を設計する試みもなされています。
最新研究動向：理論化から実用化まで
創発現象の再検証と理論化
LLMの創発的能力や概念表現・推論に関する研究は、ここ1～2年で飛躍的に増加しており、いくつかの重要なトレンドが見られます。
創発現象の正体を探る研究が盛んです。Luら（2024）は「創発」と言われた能力の多くが実はインコンテキスト学習とモデル内部の記憶で説明可能と示しました。一方で、一部タスクでは評価指標を変えてもなお急激な性能向上が確認されており、完全には連続スケーリングで説明できない現象も残っています。
このため「創発的」とは何かを定義し直し、どの条件で発生するか体系化する動きがあります。Bertiら（2023）のサーベイでは、創発的能力の定義の揺れを整理し、モデル規模だけでなくタスクの複雑さや訓練損失、プロンプト戦略（CoTなど）との関係まで含め包括的にレビューしています。
推論手法の高度化
Chain-of-Thoughtの成功を受けて、さらなる推論力強化のための手法研究も活発です。Self-ConsistencyやTree-of-Thought、自己反省型CoT、Self-Ask戦略などはその例で、より人間に近い問題解決プロセスをモデルに組み込む試みです。
特にTree-of-Thoughtは、モデルに試行錯誤を許容しつつ最適解を探索させる手法であり、数学の難問や創造的課題への適用可能性が模索されています。またモデル自身が推論の過程でツールを使う（計算機や検索エンジンを呼び出す）能力を与える研究も盛んで、内的なテキスト推論と外部環境とのインタラクションを組み合わせることで、単体では解けない問題に対処しようとしています。
総じて、モデルのパラメータを増やすスケーリング一辺倒から、アルゴリズム面での工夫（推論のための訓練やプロンプト設計）によって能力を引き出す方向へシフトしつつあります。
内部解釈可能性とアラインメント
モデル内部の動作を解明し、安全に活用するための研究も重要なトレンドです。メカニスティック・インタープリタビリティと呼ばれる分野では、モデルの内部ニューロンや注意ヘッドの活動を解析し、人間が理解できる「概念回路」を発見しようという試みがなされています。
Anthropic社の報告では、Claudeモデル内部における概念の流れを追跡する「AI顕微鏡」を開発し、モデルが実際に推論時にどんな中間表現を使っているか部分的に可視化しました。その結果、Claudeは複数言語で通用する抽象的な概念空間を持つことや、一見次単語予測に見える生成でも内部では先の展開を見越して計画を立てていることなどが明らかになっています。
マルチモーダルと概念理解
テキスト以外の情報を扱う大規模マルチモーダルモデルの台頭も、新たな研究フロンティアです。画像と言語の両方を入力・生成できるようなモデルにおいて、内部で概念がどのように表現され推論に使われているかを探る研究が進み始めています。
最近の研究では、大規模マルチモーダルモデルの内部表現を辞書学習によって分解し、視覚とテキストの両方にまたがる共通概念を抽出するフレームワークが提案されました。そこで得られた概念ベクトルは「マルチモーダル概念」と呼ばれ、画像領域・テキスト領域の双方で意味的に一貫したものになっていることが示されています。
まとめ：創発的能力研究の今後の展望
大規模言語モデルの創発的能力と概念表現に関する研究は、AIの根本的な動作原理を理解する上で極めて重要な分野となっています。創発現象の正体については議論が続いているものの、モデル規模の拡大によって予期せぬ能力が生まれる可能性は否定できません。
重要なのは、これらの能力がどのようなメカニズムで発現し、どの程度制御可能なのかを理解することです。Chain-of-Thought推論のような手法は、モデルの内在する推論能力を効果的に引き出す方法として実用化が進んでいますが、その背後にある概念表現の仕組みはまだ完全には解明されていません。
また、人間の認知プロセスとの比較を通じて、LLMの限界と可能性を明確にすることも重要です。概念の安定性やメタ認知能力など、人間に特有の認知特性を理解することで、より人間らしい AI システムの構築につながる可能性があります。
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