生成AIにおける「意味ドリフト」の数理的考察 〜なぜ設定やFTは揺らぎを根絶できないのか〜
Zenn / 3/14/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisModels & Research
Key Points
- 生成AIにおける意味ドリフトを数理的に定式化し、指標と解釈を提示する。
- 設定やファインチューニング（FT）が揺らぎを完全に排除できない根拠を、実世界データの分布変化とモデルの確率的挙動から説明する。
- 意味ドリフトを検知・評価する指標やモニタリングの枠組みを提案し、デプロイ時の信頼性課題に焦点を当てる。
- 組織のガバナンス・開発ワークフローへの影響を指摘し、単一の微調整ではなく継続的な評価・監視の重要性を強調する。
1. 導入
「システムプロンプトでガチガチにキャラクター設定を書いたのに、会話が長くなるといつの間にか忘れられている」
「ファインチューニング（FT）で専門知識を学習させたのに、たまに全く関係のない嘘をつく」
LLMを使った開発をしていると、誰もが一度はこんな経験をするのではないでしょうか。この現象は意味ドリフト（Semantic Drift） と呼ばれます。
多くの人は、これを「プロンプトの書き方が甘いからだ」「履歴の持たせ方が悪いからだ」と考え、試行錯誤を繰り返します。しかし、結論から言ってしまうと、プロンプトの工夫だけでこの問題を完全に解決することはできません。なぜなら、意味ド...
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