LLMの躍進と浮上する根本的な問い
ChatGPTやClaudeの登場以降、大規模言語モデル（LLM）は人間さながらの自然な対話や複雑な推論を実現し、私たちを驚かせ続けています。しかし、これらのAIは本当に言葉の「意味」を理解しているのでしょうか。それとも、膨大なデータから学習した統計的パターンを巧みに操っているだけなのでしょうか。
この問いに答えるカギとなるのが、1980年代から議論されてきた「記号接地問題（Symbol Grounding Problem）」です。本記事では、Claudeをはじめとする最新LLMが言語のみでどこまで意味を獲得できるのか、2023年から2025年にかけて発表された最新研究をもとに検証します。
記号接地問題とは：AIが直面する意味の壁
記号と意味の対応関係
記号接地問題とは、人工知能が扱う記号（単語など）にどのように実世界の意味が結びつくかという根本的な課題です。哲学者スティーヴン・ハーナドが1990年に提起したこの問題は、システムが記号を形式的に操作するだけでは真の「意味」を持たないのではないか、という疑問を投げかけました。
従来のシンボリックAIでは、記号同士の関係は定義できても、その記号が実世界の何を指すのかという接地（grounding）が欠けていました。例えば、「犬」という記号が辞書的に「イヌ科の哺乳類」と定義されても、それだけでは実際の犬の姿や吠え声、触った感触といった実体験とは結びつきません。
LLMが突きつける新たな挑戦
ClaudeやGPT-4などの現代のLLMは、画像やセンサ情報なしに言語コーパスのみで訓練されています。つまり、身体や感覚による直接的な接地を持たないにもかかわらず、驚くべき言語理解能力を示しているのです。この現象は、記号接地問題を再考する必要性を示唆しています。
理論的論争：LLMに記号接地は本当に必要なのか
古典的接地理論への挑戦
2024年、Reto Gubelmannは注目すべき論文「Pragmatic Norms Are All You Need」を発表しました。彼は、ハーナドの記号接地問題がそもそもLLMには当てはまらないと主張します。その理由は、従来の記号接地問題が計算主義的な意味観を前提としているのに対し、深層学習ベースのLLMにはその前提が妥当しないためです。
一方、この主張に対しては批判的な見解も存在します。Strohmaier（2024）は、仮に使用規範に基づく意味論を採用しても、LLMは発話に対する責任やコミットメントを負わないため、人間的な意味理解とは本質的に異なると指摘しています。
ベクトル空間における新たな接地の可能性
D. C. MolloとR. Millièreは2023年の論文「The Vector Grounding Problem」で、LLMの内部ベクトル表現に対する新たな接地問題を提起しました。彼らは「指示的接地（Referential Grounding）」に焦点を絞り、LLMでも内部状態が世界の状態を機能的に追跡しうると主張します。
具体的には、以下の2つの経路を通じて、人間の解釈を介さずともLLM内部のベクトルがある程度の外延的な世界との対応関係を持ち得るとしています：
- RLHF（人間フィードバックからの強化学習）や方針微調整による事実性の向上
- 巨大コーパス中に含まれる世界知識からの事前学習
これにより、LLMは限定された領域では言語だけから内在的に世界を反映する意味表象を形成できる可能性があるのです。
Claudeなど最新LLMの意味理解：実証研究からの知見
哲学的課題への挑戦
Shoko Oka（首藤彰子）による2025年の研究では、フレーム問題と記号接地問題をLLMへのゼロショット質問タスクとして再構成し、複数モデルの応答を比較しました。
例えば「未知の物体kluben（特性：暖かい・柔らかい・弾力がある・光を吸収する）とは何か？」といった質問に対し、ClaudeやGPT-4などの大規模モデルは高い一貫性と内容充実度を示しました。特にChatGPT系列は安定した高得点を記録し、提示された抽象的属性から一貫した概念推論ができることが確認されたのです。
この結果は、高度なLLMが限定的ながら記号接地問題に対して意味の通った回答を生成できることを示し、LLM内部に高次の意味構造や推論能力が備わり始めている可能性を示唆しています。
内部メカニズムの解明
さらに踏み込んだ研究として、Wuら（2025）は「The Mechanistic Emergence of Symbol Grounding in Language Models」で、LLM内部で記号接地がどのように生起するかを解析しました。
彼らは、環境（視覚）情報と対応する単語をモデルに学習させ、内部の注意機構や表現変化を詳細に追跡しました。その結果、Transformerベースのモデルでは対応する環境情報が文脈に含まれると単語予測の困難度が有意に低下することが示されました。
さらに興味深いことに、中間層の特定のアテンションヘッドが環境トークンから言語トークンへの情報集約を担っていることが突き止められました。この「集約ヘッド」と呼ばれる機構は、モデルが次の単語を予測する際に環境情報を活用する役割を果たしていたのです。
この発見は、十分な表現力を持つニューラルアーキテクチャでは、明示的な指示信号なしでも内部に記号接地が創発的に現れることを示す重要な証拠となりました。
LLMの内部表現：人間の概念構造との比較
言語から学べる意味、学べない意味
Ellie Pavlick（2023）は「Symbols and Grounding in Large Language Models」で、LLMが人間の言語理解モデルとなり得るかを認知科学的アプローチから検証しました。彼女は、センサ入力なしでも大量テキストから概念的特徴を学習可能であり、人間の概念表象との対応も観察され始めていると報告しています。
しかし、より詳細な分析により、LLMの意味獲得には明確な限界も見えてきました。
感覚的意味の欠落
Qihui Xuら（2025）はNature Human Behaviour誌に発表した研究で、約4,400の単語概念に対するLLMの内部表現と人間の概念表現を比較しました。
その結果、以下のような興味深い知見が得られました：
- 抽象的・言語的な特徴：LLMと人間の表現に高い類似性
- 視覚・触覚・運動など感覚的側面：類似性が低い
- 身体的行為に関する特徴：ほとんど一致しない
つまり、純粋に言語データから得られる概念知識には限界があり、「バーベルの重さ」「花の香り」「ボールを蹴る感覚」といった物理的経験を要する意味は獲得しにくいのです。
一方、画像情報を併せ持つマルチモーダル版のモデルでは視覚的特徴の一致度が上がる傾向も確認され、異種モダリティ統合による接地強化の可能性も示されました。
記号接地問題の現在地：達成と限界
部分的な接地の達成
最新研究から明らかになったのは、ClaudeのようなLLMが言語のみで相当程度の「意味の取扱い能力」を発揮しているという事実です。
具体的には：
- 言語使用から多くの概念的特徴を学習している
- 人間の知識体系をかなり反映した内部表現を持つ
- 抽象的・言語的な意味次元では人間と類似の概念構造を持つ
- 未知語の意味推論で一貫した説明や推論を行える
これらは、LLMが言語情報から内包的な意味（概念的特徴）をかなり獲得していることを裏付けています。
依然残る課題
しかし同時に、完全な記号接地には至っていません：
- 身体的・感覚的な外延的意味の欠如：センサモータ接地がないため、直接経験的な意味を持ち得ない
- 事実誤認や幻覚（hallucination）：実世界との照合がないため、不確かな推論や誤答が生じやすい
- 原理的な意味理解の不確実性：統計的傾向に基づく模倣であり、常識的判断の保証はない
- 文脈適応的な意味制御の限界：人間のように状況に応じて柔軟に意味を操作する能力は万全ではない
Stevan Harnad（記号接地問題の提唱者）は2025年の著作で、LLMの驚くべき言語能力を認めつつも「依然として直接的なセンサモータ接地を欠いている」と強調しています。
今後の展望：真に意味をわかるAIへ
マルチモーダル化の可能性
視覚・聴覚・身体データを取り入れることで、言語記号にセンサモータ的な裏付けを与える方向は有望です。実際、GPT-4やClaude 3では画像や音声の入力を取り込む試みも始まっています。
知識グラフとの連携
LLMに物理シミュレーション結果や実世界データベースを参照させれば、テキストのみでは掴めない因果的・空間的な意味を補完できる可能性があります。
メカニスティックインタープリタビリティ
モデルの内部表現を解析・制御する研究は、将来的にモデルが獲得した意味構造を人為的に調整する道を開くでしょう。Wuらが発見した「集約ヘッド」のように、意味接地に寄与する構造が特定できれば、生成の信頼性向上や誤解是正につなげられる可能性があります。
まとめ：言語と世界を結ぶ架け橋の構築に向けて
記号接地問題をめぐる最新研究は、ClaudeなどのLLMが言語のみでも相当な意味理解能力を持つことを実証する一方、完全な記号接地には感覚的・身体的経験が不可欠であることも示しています。
重要なのは、記号接地を「あるかないか」の二分法ではなく、様々な次元で部分的に達成されうるものとして捉える視点です。概念の論理関係や社会的文脈は言語から学習可能ですが、感覚経験や行為知識は別途補完が必要という接地の領域依存性が明らかになってきました。
今後は、計算論的言語学・認知科学・知識表現論の知見を結集し、記号接地のメカニズムと限界を正しく理解することが、真に「意味をわかる」AI実現への道となるでしょう。ClaudeをはじめとするLLMの研究を通じ、言語と世界を結ぶ意味の架け橋についての科学的理解は着実に深化しています。
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