大規模言語モデルは統計的なシステムで、次に来そうな単語を予測します。そのため、ある面では不安定で、別の面では単調になります。同じプロンプトでも実行のたびに答えが変わりうる一方、答えは最も典型的な言い回しへと寄っていきます。AIエージェントはこうしたステップを何段も重ねるため、両方の影響が大きくなります。マーケターはこれを管理できますが、願うだけでは消えません。
主なポイント
- 不安定さと画一性の根本原因は一つです。モデルは、膨大なテキストから学習した確率に基づいてサンプリングしています。
- ばらつきの多くは言い回しや細かな選択に表れます。出力の中心は、モデルが見てきたものの平均に近いままです。
- エージェントは、各ステップが前のステップの上に積み重なり、小さな誤りが累積するため、問題を増幅させます。
- マーケティングは二重に打撃を受けます。信頼できない事実と、どの競合とも同じに聞こえる無難なコピーです。
- 解決策は期待ではなく設計です。モデルを実データに根ざさせ、繰り返しテストし、人によるレビューを加え、自社ブランドならではの違いを踏まえてブリーフを書きましょう。
言語モデルはなぜ不安定なのですか?
言語モデルは答えを検索するわけではありません。次に来る単語の候補にスコアをつけて一つを選びますが、そこには意図的にランダム性が加えられていることがよくあります。ランダム性の設定、プロンプトの数語、あるいは周囲のコンテキストを変えるだけで、道筋は変わりえます。モデルはバージョンによっても異なり、提供元がアップデートもします。先月うまく動いていたワークフローが、今は違う動きをするかもしれません。
ランダム性を下げても、実行ごとに出力が少し変わることはあり、長いタスクではその差が拡大します。一回の実行は事実ではなくサンプルとして扱いましょう。
エージェントはなぜ状況を悪化させるのですか?
エージェントとは、計画を立て、ツールを呼び出し、結果を読み、再び行動するモデルです。各ステップは前のステップに依存します。ステップ3がわずかにずれていれば、ステップ4はその誤りの上に積み上がります。長いタスクでは、すべてがうまくいく確率が下がります。10ステップのレシピが2ステップのものより失敗しやすいのと同じです。また、エージェントはループに陥ったり、コンテキストが埋まるにつれて以前の指示を忘れたり、誤ったツールを選んだりすることがあります。
モデルはなぜ同じようなものを出し続けるのですか?
非常に大量のテキストで学習したモデルは、何が一般的かを学びます。選択を迫られると、最も確率が高い選択肢が最も典型的な選択肢にもなります。その結果、滑らかで無難、平均的な文章になります。同じ書き出し、同じ構成、「〇〇の力を解き放つ」といった同じフレーズです。キャッチコピーを10本頼めば、そのうちいくつかはほぼ双子になります。100人のマーケターが似たプロンプトで同じモデルを使えば、出力は似通ってきます。
これは誰かが直し忘れたバグではありません。起こりやすいことを予測するように作られたシステムが、そのとおりに動いた結果です。ばらつきと画一性は共存します。言い回しは変わっても、アイデアは同じままなのです。
マーケティングにとって何を意味しますか?
事実がぶれる
モデルは、もっともらしいのに誤っている数字、日付、主張を述べることがあります。OpenAIは、言語モデルがなぜハルシネーションを起こすのかについて独自の説明を公開しています。実践的なチェック方法は、AIが書いたコピーを公開前に確認する方法のガイドで紹介しています。
ブランドが埋もれる
すべての競合がモデルに「楽しくて本物らしいキャンペーン案」を頼めば、出てくる案は似通います。ポジショニングとは他と違うことです。統計的な平均は、定義上、違いを生み出せません。
再実行するとレポートが変わる
エージェントが記憶や貼り付けすぎたテキストからレポートを作ると、2回目の実行では順位づけが変わることがあります。具体例はSOMIN MCPコネクタありとなしのブランドデックスキルをご覧ください。
チームは不安定さと画一性をどう減らせますか?
- モデルを実データに根ざさせる。ツールに検索と集計をさせ、モデルにはその結果について書かせます。これがマーケティングのためのコンテキストエンジニアリングの考え方です。
- 数字をモデルの頭の中に置かない。計算や順位づけは、コードやデータベースに任せます。
- 複数回テストする。重要なタスクは何度か実行して比較します。差が大きいところが、チェックを追加すべき箇所です。
- 長い作業を小さなステップに分け、各ステップの後に確認を入れます。
- 自社のものを与える。顧客の生の言葉、自社のトーン、自社の根拠があれば、平均以外のものを素材にできます。
- 選択肢を出させてから選ぶ。モデルは下書きの供給源として扱い、決めるのは人です。
- 人を介在させるのは、主張、法的リスク、クライアントの目に触れるものすべてです。
新しいモデルなら解決しますか?
誤りが減り、一貫性が向上する可能性はあります。ただし、根底にある性質がなくなる可能性は低いでしょう。確率に基づく予測こそが、この技術の仕組みだからです。なくなるのを待つのではなく、それを前提に計画してください。
FAQ
LLMが統計モデルであるとはどういう意味ですか?
モデルが、学習データのパターンから、次に来る可能性が最も高いテキストを予測するということです。ツールが与えられない限り、第一原理から推論したり、事実を調べたりはしません。
同じプロンプトなのに、なぜ答えが変わるのですか?
モデルが確率分布からサンプリングしているからです。設定、コンテキスト、モデルのバージョンのわずかな違いで、選ばれる単語が変わります。
AIの文章がどれも同じに聞こえるのはなぜですか?
最も起こりやすい言い回しは、最も一般的な言い回しだからです。ブランドに関する具体的な入力がなければ、モデルは平均に戻ってしまいます。
AIエージェントを無人で動かしても安全ですか?
リスクが低く、確認できるタスクに限ります。支出、主張、クライアント向けの作業にかかわるものは、チェックか人の承認が必要です。
SOMINはこれにどう対処していますか?
SOMINの考え方は、データと集計をプラットフォーム内に置き、Claudeなどのツールに、MCP経由でその結果を読ませることです。SOMIN AIエージェントをご覧ください。
