現代社会の最先端AIモデル：LLM（大規模言語モデル）
執筆者：Donghwan Lee、AIチームリーダー、Scarlett Bae、AIスペシャリスト
AIモデルの歴史的な発展を見ると、初期のルールベースのシステムからGPT-3やGPT-4のような今日の高度なモデルへの進化は実に驚くべきものだ。AIは単純なルールベースのアプローチから始まり、機械学習を経て、テクノロジーの進歩と大規模データへのアクセスの改善によりディープラーニングに到達した。今日、AIは多くの産業で不可欠な存在となっている。
AIにおける最近の進歩の中で、最も顕著な技術は間違いなく大規模言語モデル（LLM）である。LLMは、膨大なテキストデータセットで訓練されたディープ・ニューラル・ネットワーク・モデルであり、人間の言語を理解し、生成することを可能にする。これらのモデルは、数十億から数兆の単語を含むデータセットから学習することができ、テキスト内の複雑な関係や文脈を把握することができる。
LLMはAIの一分野と見なされることが多いが、それでも抽象的で理解しにくいと感じることがある。数学的には、LLMは「多数の非線形回帰モデルからなる複雑なシステム」と考えることができる。ディープラーニング・モデルは、テキスト中の長期的な依存関係を捉えることに長けたトランスフォーマー・アーキテクチャと組み合わされることで、人間のような自然な会話が可能な大規模な言語モデルへと進化する。
[図1.ニューラルネットワークモデルと非線形回帰モデル]。
LLMの限界とその克服法
大規模言語モデル（LLM）の強みは明らかです。卓越した自然言語処理能力により、文書分析やカスタマーサポートからコンテンツ作成まで、幅広い分野に適用できる。膨大な学習データによる柔軟性と拡張性は、他の追随を許しません。
しかし、このような利点があるにもかかわらず、LLMには顕著な限界がある。そのひとつが幻覚（誤った情報や捏造された情報の生成）である。その他にも、ドメイン固有の専門知識の欠如や、高度な推論を行う上での課題などがある。これらの限界は、正確さと信頼性が重要な数理科学のような分野でLLMを適用する際に重大なリスクをもたらす。不正確な情報に基づく結果は、財務の健全性を損ない、規制違反につながり、信頼を損なう可能性がある。
このような懸念に対処するためには、LLMを高いリスクを伴う環境で採用する前に、事実に基づいた知識と論理構造を明確に提示する方法論に関する研究が不可欠である。
解決策1：RAG（検索-補強世代）
LLMの限界を克服する最も有望なアプローチの1つは、検索-拡張生成（RAG）である。RAGは、LLMがリアルタイムで外部の知識ソースから情報を取得し（Retrieval）、このデータで応答を補強し（Augmentation）、最終的により正確な出力を生成する（Generation）ことを可能にする。事前に訓練されたパラメータのみに依存する従来のLLMとは異なり、RAGは信頼できる外部ソースを参照することで、精度と信頼性を大幅に向上させる。
RAGがどのように機能するかを詳しく見てみよう：
クエリー：ユーザーは質問やリクエストを入力する。
検索：システムは、クエリに基づいて、意味的に関連する情報を知識ベースから検索する。
オーグメンテーション：取得されたデータは、回答生成モデルの入力として元のクエリと組み合わされる。
生成：モデルは、この強化された入力を使って最終的な応答を生成する。
結論として、RAGは幻覚を減らす構造化された方法を提供し、非常に効果的で現実的なフレームワークである。これは、LLMの弱点を補うための単なるパッチではなく、信頼できるAIシステムを構築するための基礎技術である。このため、RAGは、正確さと信頼性が最も重要な保険数理業務に特に適している。
[図2 RAGの流れと検索方法]。
解決策2：データセット - ドキュメントの書式設定
AIプロジェクトの成功に最も重要なのは、何よりもデータセットである。データの質がAIシステムの性能を直接左右する。保険業界では、企業がAIシステムに多額の投資を行ったものの、期待した成果を上げることができなかったケースがすでにある。
重要な理由のひとつは、文書のフォーマットである。保険会社のデータを含む文書の多くは、機械可読形式で作成されていない。これは単に誤字脱字や文法の間違いという意味ではなく、AIが理解できるように文書の構造が最適化されていないことが多いという意味である。AIによって保険数理業務の生産性を向上させるためには、文書の品質が不可欠であるため、改革が必要な3つの時代遅れの文書作成手法に対処することが極めて重要である。
はじめにPDFベースのドキュメントからの脱却
PDFは印刷用にデザインされたものであり、機械による解釈のためにデザインされたものではありません。人間の読者にとっては視覚的に明確ですが、機械にとってはその構造があいまいなことが多いのです。OCR（光学式文字認識）やVision Transformersのような技術を使ってPDFを分析する試みがなされてきましたが、これらのアプローチはまだ精度に限界があり、事前・事後の処理に多大な時間とコストを要します。
対照的に、.docx、.tex、.html、.md（Markdown）などのフォーマットはテキストベースで、AIが正確に解析できる世界的に認知された標準です。特筆すべきは、マイクロソフトのオープンソース "Markitdown "プロジェクトが、貢献者のグローバル・コミュニティによって活発に開発されていることで、様々な保険ドキュメンテーションのニーズに非常に適している。
非標準のワープロや各国固有のワープロを使用している組織では、AI統合へのシフトに遅れをとる危険性が高い。これらの文書を機械可読形式に変換できるツールを社内で開発するか、できるだけ早く全社的に標準形式への移行を開始することが不可欠だ。
第2回：画像ベースの方程式の代わりにLaTeXまたはKaTeXを使う
保険数理業務では、複雑な数式が頻繁に登場する。しかし、いまだに多くの文書がこれらの数式を画像として埋め込んでいる。問題は何か？AIシステムは画像ベースの数式を読み取ることができない。OCR技術でもある程度の認識は可能だが、精度に欠けることが多く、処理コストも高くなる。
明確な解決策は、LaTeXやKaTeXのようなTeXベースの構文を使用して数式を書くことです。数式が視覚的に正しく見えても、内部構文が適切でなければ、AIはそれを解釈することができない。特にKaTeXを強くお勧めする。ウェブブラウザで素早くレンダリングでき、技術者でないユーザーでも簡単に習得できるため、組織全体で採用するのに理想的です。
第三：文書全体を表でフォーマットするのは避ける
文書によっては、レイアウトを管理するために全体にテーブルが使われている。これは人間の読者にはきれいに見えるかもしれないが、AIにとっては暗号化されたファイルとほぼ同じだ。表は、見出し、段落、セクションといった文書の意味構造を不明瞭にし、AIが文脈を把握することを極めて難しくする。
特に、タイトル、サブタイトル、説明がすべて表のセル内に配置されている場合、AIは文書の核となるメッセージを区別して理解するのに苦労します。代わりに、見出しスタイル、段落、箇条書きのような、ワープロに組み込まれた意味的書式設定ツールを使いましょう。これはAIの読みやすさを向上させるだけでなく、文書の検索性や長期的な保守性を高める。
保険会社は膨大なデータ資産を保有している。しかし、このデータが機械可読形式で提供されない限り、その価値は発揮されない。
AIへのシフトは、単に新しいテクノロジーを採用すればいいという問題ではない。情報構造を標準化し、人間にも機械にも理解できる文書を作成するという戦略的な変革が必要なのだ。
今こそ社内の文書作法を見直す時です。PDFや画像ベースの数式を排除し、AIに適した文書構造を採用しよう。AI導入の真の出発点は、アルゴリズムではなく、文書である。
解決策3：オントロジー
保険数理において、オントロジーの構築は重要なステップである。オントロジーは、重要な概念や用語を明確に定義し、構造化することで、AI システムによる情報の理解や処理を容易にする。保険数理分野では、オントロジーはデータの相互運用性と構造的理解を大幅に強化し、より正確でタイムリーな意思決定を可能にする。
オントロジーは、保険商品の構造、保険数理/統計/財務手法、法律や会計の規制、社内規則やマニュアルなど、特定のドメイン内の概念と関係を体系的に定義します。この構造化された知識をナレッジグラフに埋め込むことで、大規模言語モデル（LLM）は、より高い精度、より優れた文脈理解、関連する情報を横断した推論の改善で応答できるようになります。
例えば、ユーザーが特定の保険商品の積立金の計算方法を尋ねた場合、LLMはナレッジグラフを活用して、関連する規制、数学的手法、類似の商品事例を総合し、信頼性の高い回答を生成することができます。同時に、その回答がどのような概念やデータ・ポイントに基づいているかを視覚的に示すことができ、透明性とユーザーの信頼性を高めることができる。
[図3.仮想のがん保険商品に関する知識グラフの例]。
これらの技術を実際に応用するためには、アクチュアリー、データサイエンティスト、AIエンジニアの緊密な連携が不可欠である。オントロジーとナレッジグラフの構築には段階的なアプローチが不可欠である。同様に重要なのは、大規模言語モデル（LLM）と知識グラフを結びつける統合システムの設計と同様に、関係を抽出し更新するための自動化技術の開発である。
RNA AnalyticsAIラボの責任者であるドンファン・リー氏は、「LLMは保険数理業務の効率とアクセシビリティを劇的に改善する可能性を秘めているが、安全に導入するためにはその信頼性を確保することが重要である」と強調した。さらに、"高品質のデータ、標準化された文書構造、オントロジー、ナレッジグラフは、AIの現在の限界を克服し、保険数理プロセスの真の変革を推進するための重要な要素である。"と付け加えた。
保険数理における AI の導入は、もはや実験的なものにとどまらない。それは、構造化された知識フレームワークと統合されたシステム設計によって、真の自動化と情報精度の向上を可能にする戦略的シフトへと進化しつつある。