Hello there, ('ω')ノ
～AIが“どこを見て考えたか”を人の目で見る～
LLM（大規模言語モデル）やAIチャットボットの出力に対して、次のような声を聞くことがあります。
- 「なぜその結論になったの？」
- 「この文のどこを読んで答えたのか知りたい」
- 「不自然な答えが出たとき、どこが原因か分析したい」
こうしたニーズに応えるために使われるのが、モデルの内部動作を“見える化”する技術です。 その中でも特に重要なのが：
- 🎯 アテンションの可視化
- 🧮 寄与分析（コントリビューション分析）
👁 アテンションとは？
✅ そもそも「アテンション」とは？
モデルが、入力のどの部分に“注目”しているかを表す仕組みです。
LLMの中身は、「単語同士の関係性」を大量の計算で処理しています。 そのとき、「この単語は、あの単語をどれくらい参照しているか？」をスコアで管理しています。これが「アテンションスコア」です。
🧭 アテンションの可視化とは？
✅ 一言でいうと：
モデルが出力時にどの単語をどれだけ重視したかを、ヒートマップのように可視化する技術です。
🔍 たとえばこんな可視化図：
Q: 山田さんは退職しましたか？ [山田] ←→ [退職] に強いアテンション [さん] ←→ [しましたか] に中程度 [は] ←→ ほぼ無視
➡ モデルが「退職」「山田」の関連を強く意識していたことがわかります。
🧪 実務での使い方
| シーン | 活用例 |
|---|---|
| 誤答の原因分析 | 「間違った単語に注目していないか？」を検証 |
| モデルの透明性説明 | 「この単語が理由です」と説明可能に |
| 入力の改善 | アテンションがズレていたら、プロンプト修正のヒントに |
📊 寄与分析（コントリビューション分析）とは？
✅ こちらは「何がどれだけ結果に影響したか」を数値で示す方法。
アテンションが“注目していた”のに対し、 寄与分析は“実際の出力に貢献した”かどうかを評価します。
例：
Q: 「この人は管理職ですか？」
| 単語 | 寄与スコア |
|---|---|
| 部長 | +0.75（強く貢献） |
| 人事異動 | +0.20 |
| 入社 | -0.05（ほぼ無関係） |
➡ 回答に影響を与えた要素が明確になります。
🔧 実現方法とツール（参考）
| ツール名 | 概要 | 対象者 |
|---|---|---|
| BERTViz | アテンションの可視化（Web UI） | 開発者・リサーチャー |
| Captum（PyTorch） | 寄与分析ツール | AI開発者向け |
| OpenAI GPT Logs + Attention Viewer | 特定の応答のアテンション可視化 | 組織内検証向け |
※ツールはやや専門的なため、導入は技術部門との連携がベストです。
💡 解釈との違いと組み合わせ方
| 項目 | 解釈 | アテンション/寄与分析 |
|---|---|---|
| 対象 | 出力全体の“意味” | 個々の単語の“影響度” |
| 方法 | プロンプト工夫・思考出力 | 内部の数値を可視化 |
| 相性 | 人間向けの説明 | エラー原因分析や学習評価に最適 |
➡ 「思考を出力させる」＋「注目ポイントを見る」のセットで、より深い理解が可能になります。
✅ まとめ：「注目」と「影響」で、AIの内面を見える化する
- アテンション可視化は、モデルが“どこを見ていたか”をチェックできる技術
- 寄与分析は、実際に“どの語が結論に効いていたか”を測る手法
- 両者を活用することで、誤答の原因究明・改善・透明性向上が図れる
- 実務では、専門ツール＋人のレビューの組み合わせが効果的
Best regards, (^^ゞ
