生成AI（LLM)の機能高度化を支援する

＊＊「考えるAI」と「ハルシネーション対策」のプロセスに関する考察 ＊＊

生成AI（自己会話・情報収集・RAG連携）と総合判断AI（決定論的ロジック）を連携させ、技術的課題を乗り越えて「考えるAI」を目指す研究用コンセプトモデル

人間の「考える」行動が、どのようなプロセスになっているのか を考えてみました。

例えば、購入する車を検討する際、頭の中で自己会話を始め、選定に必要な情報（例：車のカタログや性能諸元表）を集め、判断の根拠（例：パワー・トルク・燃費）とその重みを自ら認識し、これらの情報を基に総合的に判断して候補の車を選定しています。そして、継続検討の必要性を判断し、必要に応じて対象のメーカーを増やしたり、判断材料を追加検討したりして判断の根拠となる情報を追加し、これらを基に総合的に考えなおすことで「好みの車を決定」することになります。この一連のループを何度か繰り返す（考える行為）ことで、満足のいく判断結果を得ている認識です。

「考える」という行為が、このようなプロセスであるのであれば、生成AI（LLM)が持つ自己会話機能と、必要な情報をインターネットやRAGから抽出できる能力と、判断材料を認識できる能力があり、さらに「重要度の仮設定」が可能であれば、総合判断AIとの連携による「総合判断の考え方データ」の生成が可能になると考えています。

重要度をどのように設定するのか？　ここが一番の問題になりますが、方法としては

生成AIが認識している判断材料の入力をユーザーに促すことも可能ですし、インター

ネット上に無数に存在する「判断結果情報（どの車がどの程度売れているのか）」を

参照すれば、その状況を基に車名に繋がる判断根拠情報の重要度を逆算し、その値を

総合判断の考え方（根拠）として記憶することも可能になるかも知れません。

この一連のプロセスを実現できれば、生成AI（LLM)は自己会話を行い、必要な情報を

収集し、判断材料を抽出し、自ら学んだ総合判断の考え方（根拠情報と重み）データを生成できれば、総合判断の出力が可能になるため、このループを繰り返すことができれば「考えるAI」の実現も夢ではなくなる？　のではと考えています。

【補足】 　　・企業で利用する場合は、総合判断に関わるテーブルをRAGに登録しておくことで

　　　生成AIとの対話から「総合判断AI」の連携処理を行うことで、ハルシネーション

　　　対策も可能になるものと考えています。

　　・本構想は研究者や企業向けの仮説であり、総合判断AIの論理エンジンを研究や

　　　PoCの中核として活用いただくための布石として発信するものです。

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