概要
https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/58667/
詳細内容
## 形式手法でAIのハルシネーションを抑制する：AWSのAutomated Reasoning checks を試してみた
https://developers.cyberagent.co.jp/blog/archives/58667/
AWSが新たに提供するAutomated Reasoning checksを試行し、形式手法を用いて生成AIのハルシネーションを効果的に抑制する実践的なアプローチを提示します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 88/100
**Topics**: [[生成AI, ハルシネーション, 形式手法, AWS Bedrock Guardrails, Automated Reasoning]]
生成AIを活用したアプリケーション開発において、もっともらしいが誤った情報を出力する「ハルシネーション」は大きな課題です。この記事は、この問題に対処するためAWSが新たに提供を開始した「Automated Reasoning checks」を実際に試し、その有効性と実用性を検証しています。
Automated Reasoning checksは、Amazon Bedrock Guardrailsの一部として提供され、形式手法を用いてLLMの出力を検証し、ハルシネーションを抑制することを目的としています。形式手法とは、システムの振る舞いを厳密な言語で記述し、その正しさを数学的に検証する手法であり、これまで導入コストの高さが課題でした。しかし、この新サービスは、その恩恵を容易に享受できる点が重要です。
本記事では、インシデント重大度分類のシナリオを例に、ポリシーの作成からテスト、そして修正に至るまでの具体的なプロセスを詳細に解説しています。自然言語のビジネスルールからポリシーを自動生成し、テストを通じてルールの不備（例：「Satisfiable」な結果の原因分析と修正）を発見・改善する具体的な手順が示されており、実践的な導入イメージが掴めます。特に、無意識の「暗黙の前提」を明示的にルール化する必要があるという学びは、開発者がビジネスロジックを機械可読な形で表現する上での深い示唆を与えます。
なぜこれが重要かというと、生成AIの出力がビジネスロジックに厳密に準拠することを保証できるため、AIアプリケーションの信頼性と適用範囲を劇的に広げる可能性があるからです。例えば、契約書レビューや法務関連のQAシステムなど、正確性が極めて重要視される領域での生成AI活用に道を開きます。エンジニアにとっては、LLMの自由な生成能力と厳密なビジネスルールの両立という、これまで困難だった課題に対する具体的な解決策となるでしょう。もちろん、複雑な業務ロジックを網羅的にルール化するには相応の工数が必要ですが、本サービスは生成AIと形式検証を組み合わせることで、開発者がより堅牢で信頼性の高いAIシステムを構築するための一歩を踏み出す手助けとなります。