はじめに
2025年、生成AIはビジネスから日常生活に至るまで、その影響力を急速に拡大しています。特に大規模言語モデル（LLM）の進化は目覚ましく、テキスト、画像、動画といった多様なコンテンツを生成する能力は、クリエイティブ産業から研究開発まで、あらゆる分野で変革をもたらしています。しかし、その強力な能力を最大限に引き出すためには、AIにいかに的確な指示を与えるか、すなわち「プロンプトエンジニアリング」が極めて重要となります。
これまでプロンプトエンジニアリングは、熟練したエンジニアや利用者が試行錯誤を重ね、AIの特性を理解しながら最適な指示文を構築する職人技のような側面がありました。しかし、生成AIの活用が一般化するにつれて、より効率的かつ効果的にAIから望ましい出力を引き出すための新たな技術が求められるようになっています。その中で、近年注目を集めているのが「Verbalized Sampling（バーバライズド・サンプリング）」というプロンプトエンジニアリングの最新技術です。本記事では、このVerbalized Samplingの概念、仕組み、そして生成AIの未来に与える影響について深く掘り下げていきます。
プロンプトエンジニアリングの進化と課題
生成AIの性能は、その学習データとモデルのアーキテクチャに大きく依存しますが、実際の利用においてはプロンプト（指示文）の質が成果を左右します。質の高いプロンプトは、AIが意図を正確に理解し、具体的で創造的な出力を生み出すための鍵となります。これまで、プロンプトエンジニアリングは以下のような課題に直面してきました。
- 試行錯誤の多さ： AIの挙動は予測困難な場合があり、望む出力を得るまでに多くのプロンプトを試す必要があります。
- 専門知識の必要性： AIモデルの特性や内部動作に関する知識が、効果的なプロンプト作成には不可欠でした。
- 出力の安定性： 同じプロンプトを与えても、AIが統計的な出力を行う性質上、常に一貫した結果が得られるとは限りません。この点は、ITmedia ビジネスオンラインの記事でも生成AI技術のリスクの一つとして指摘されています。
- 抽象的な回答： 特に複雑な問いや多角的な視点が必要な場合、AIが一般的な、あるいは抽象的な回答に終始してしまうことがあります。これについては、安達裕哉氏のnote記事でも、具体的な回答を引き出すプロンプトの技術の重要性が語られています。
これらの課題を解決し、より直感的かつ効果的にAIの潜在能力を引き出すために、プロンプトエンジニアリングの分野では常に新しいアプローチが模索されてきました。その一つが、AIに「思考のプロセス」を言語化させることで、より高品質な出力を導き出す技術です。例えば、Chain-of-Thought（CoT）やTree-of-Thought（ToT）といった手法は、AIに段階的な思考を促し、複雑な問題解決能力を高めることが示されています。これらの技術については、弊社の過去記事「生成AIの推論能力：思考の連鎖と木の思考が拓く未来」や「生成AIの推論能力：CoTやToTで進化する思考：ビジネス応用と未来展望」でも詳しく解説しています。
そして2025年、この思考の言語化をさらに一歩進め、AIがより「自由な思考」を持って多様な回答を生成し、その中から最適なものを選択する能力を向上させる技術として、Verbalized Samplingが登場しました。
Verbalized Samplingとは何か
Verbalized Samplingは、生成AI、特にLLMがプロンプトに対して応答を生成する際に、単一の最終的な回答を直接出力するのではなく、複数の「思考経路」や「潜在的な回答案」を内部的に、あるいは明示的に言語化（Verbalize）し、それらを評価・サンプリングすることで、より質の高い、多様な、そして創造的な出力を目指すプロンプトエンジニアリングの最新技術です。
Forbesの記事「Prompt Engineering Newest Technique Is Verbalized Sampling That Stirs AI To Be Free-Thinking And Improve Your Responses」（プロンプトエンジニアリングの最新技術は、AIを自由な思考に導き、応答を改善するVerbalized Samplingである）は、この技術の核心を以下のように説明しています。
In today’s column, I examine a newly revealed technique in prompt engineering that does an impressive job of prodding generative AI and large language models (LLMs) toward a freer form of answering questions and composing responses. […] An AI maker usually takes a next step to refine or fine-tune the AI. That’s how ChatGPT became so popular. OpenAI had opted to do fine-tuning that kept the AI pretty much on track when answering questions. They sought to reduce the chances of the AI emitting foul words or saying things that seemed rather obtuse or arcane. The method used to do this is typically RLHF (reinforcement learning with human feedback).
（今日のコラムでは、生成AIと大規模言語モデル（LLM）をより自由な形式での質問応答と回答作成に促す、プロンプトエンジニアリングの新たに公開された技術を検証します。[…] AIメーカーは通常、AIを改良または微調整する次のステップに進みます。ChatGPTがこれほど人気を博したのはそのためです。OpenAIは、質問に答える際にAIをほぼ軌道に乗せるような微調整を選択しました。彼らはAIが不適切な言葉を発したり、やや難解なことを言ったりする可能性を減らそうとしました。これに使用される方法は通常、RLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）です。）
この引用が示唆するように、Verbalized Samplingは、従来のRLHF（人間からのフィードバックによる強化学習）などによるファインチューニングとは異なるアプローチで、AIの応答の「自由度」と「品質」を向上させることを目的としています。AIが内部で多様な思考を巡らせ、それを言語化することで、より柔軟で創造的な回答を生み出す可能性を高めるのです。
Verbalized Samplingの技術的仕組み
Verbalized Samplingの具体的な仕組みは、以下のようなステップで構成されると考えられます。
- 初期プロンプトの入力： ユーザーが通常のプロンプトをAIに入力します。
- 多様な思考経路の生成： AIは、与えられたプロンプトに対して、複数の異なる視点やアプローチから回答を導き出すための思考経路を内部的に生成します。これは、単一の論理的な推論だけでなく、創造的な連想や異なる解釈を含む場合があります。
- 思考の言語化（Verbalization）： 生成された各思考経路や潜在的な回答案を、AI自身が言語化します。これは、AIが「このように考えてみたがどうか」「別の観点からはこうも考えられる」といった形で、自身の思考プロセスをユーザーに提示する、あるいは内部的に記録するイメージです。
- サンプリングと評価： 言語化された複数の思考経路や回答案の中から、AIは特定の基準（例：プロンプトへの合致度、論理の一貫性、創造性、事実性など）に基づいて最適なものをサンプリング（選択）します。この評価プロセス自体も、AIの内部モデルによって行われる場合もあれば、ユーザーからの追加的なフィードバック（人間からのフィードバックによる強化学習と同様のメカニズム）を組み込む場合もあります。
- 最終回答の出力： サンプリングされた最適な回答案が、最終的な出力としてユーザーに提示されます。
このプロセスは、人間が何かを考える際に、複数のアイデアを出し、それぞれのメリット・デメリットを検討し、最終的に最適な結論を出す過程に似ています。AIがこの「思考の言語化」と「サンプリング」を行うことで、単一の確率的な出力に頼るのではなく、より深く、多角的に問題を検討した結果を提示できるようになるのです。
これは、弊社の過去記事「AIエージェントの自律学習とメタ認知能力：技術的背景からビジネス応用、そして未来へ」で述べられているような、AIが自身の思考プロセスをモニタリングし、改善する「メタ認知能力」の具現化とも言えるでしょう。また、複数のエージェントが協調して問題解決を行う「マルチエージェントシステム」の考え方にも通じるものがあります。マルチエージェントシステムについては「マルチエージェントシステムの創発的協調学習：技術的背景から未来展望まで」で詳しく解説しています。
Verbalized Samplingがもたらす変革
Verbalized Samplingの導入は、生成AIの活用方法と出力品質に大きな変革をもたらす可能性を秘めています。
1. 出力品質と信頼性の向上
AIが自身の思考を言語化し、複数の選択肢から最適なものをサンプリングするプロセスを経ることで、より論理的で一貫性のある、高品質な回答が期待できます。これは、特にビジネスにおける重要な意思決定支援やコンテンツ生成において、AIの信頼性を高める上で非常に重要です。
従来の生成AIは、時に「ハルシネーション」と呼ばれる事実と異なる情報を生成する問題や、一見正しく見えても実際には動作しないコードを生成する問題が指摘されてきました。これらは、クラウドエースの記事やForbes JAPANの記事でも言及されており、企業が生成AIの導入で期待した効果が得られない一因となっていました。Verbalized Samplingは、AIが自身の思考プロセスを客観視し、自己修正する機会を増やすことで、これらのリスクを軽減する可能性があります。
2. 創造性と多様性の拡張
AIが複数の思考経路を生成する能力は、単一の最適解に固執せず、より多様で創造的なアイデアを生み出すことを可能にします。これは、デザイン、マーケティング、コンテンツ制作といったクリエイティブな分野において、人間の創造性を刺激し、新たなインスピレーションを提供することに繋がるでしょう。
例えば、Forbesの「New GenAI Tech In Time For 11.11, The World’s Biggest Shopping Day」の記事では、AlibabaのAIGCツールがわずか数枚の静止画から毎月500万本の動画を生成し、クリック率を10%向上させていると報じられています。Verbalized Samplingのような技術は、このようなマーケティングコンテンツの多様性と効果をさらに高めることに貢献するでしょう。
3. プロンプトエンジニアリングの効率化
Verbalized Samplingは、AI自身がプロンプトの意図を深く解釈し、多様な思考を巡らせるため、ユーザーが非常に詳細なプロンプトを作成する必要性を低減させる可能性があります。これにより、プロンプトエンジニアリングの専門知識を持たないユーザーでも、より容易に高品質な出力を得られるようになり、生成AIの利用がさらに民主化されることが期待されます。
これは、弊社の過去記事「プロンプトエンジニアリング自動化：2025年の最新動向とビジネス活用事例を解説」で議論された「プロンプトエンジニアリングの自動化」という文脈においても、重要な進展と言えるでしょう。
4. AIとの新しい関係性：利用から共生へ
AIが自身の思考プロセスを言語化し、ユーザーに提示する能力は、AIが単なるツールではなく、共同作業者としての役割を強化します。ユーザーはAIの思考の裏側を理解し、その推論を評価・修正することで、より深いレベルでの協業が可能になります。これは、第一生命経済研究所の月田諒弥氏の記事が示唆する「AIエージェントがもたらす人工知能との新しい関係性 ～利用から共生への変化～」という未来像を具現化する一歩となるでしょう。
ビジネスにおけるVerbalized Samplingの活用可能性
Verbalized Samplingは、多様なビジネスシーンでその価値を発揮するでしょう。
コンテンツ生成とマーケティング
広告コピー、ブログ記事、ソーシャルメディア投稿など、多種多様なコンテンツを生成する際に、Verbalized Samplingを活用することで、ターゲットオーディエンスに響く複数の表現案やストーリーラインをAIに検討させることができます。これにより、より効果的でパーソナライズされたマーケティングコンテンツを効率的に作成することが可能になります。
例えば、Alibabaの事例のように、静止画から動画コンテンツを生成する際に、Verbalized Samplingを用いて複数の動画シナリオを検討させ、最も魅力的なものを選択するといった応用が考えられます。
研究開発とイノベーション
科学論文の執筆支援、仮説生成、実験計画の立案など、研究開発の各段階でAIが複数のアプローチを言語化し、その有効性を検討することで、新たな発見やイノベーションを加速させることができます。AIが多様な視点から問題を分析し、人間には思いつかないような解決策を提示する可能性も秘めています。
弊社の過去記事「自律的科学発見システムとは？：AIによる科学研究の革新と未来」で議論されているように、AIが科学研究のプロセス自体を変革する中で、Verbalized SamplingはAIの「思考」を可視化し、人間との協業をより円滑にする重要な役割を担うでしょう。
顧客サービスとパーソナライズ
AIチャットボットが顧客からの問い合わせに対して、複数の回答案を内部的に検討し、顧客の意図や感情をより深く理解した上で最適な応答を選択できるようになります。これにより、顧客体験の向上と、よりパーソナライズされたサポートの提供が期待されます。リアルタイム会話型AIの進化を支えるTEN Frameworkのような技術と組み合わせることで、その効果はさらに高まるでしょう。
ソフトウェア開発とデバッグ
コード生成やデバッグにおいて、AIが複数の実装案や修正案を言語化し、それぞれのメリット・デメリットを提示することで、開発者はより効率的に最適な解決策を選択できます。これにより、開発プロセスの加速とコード品質の向上が期待されます。
AI駆動開発において、AIがハルシネーションやバグを含むコードを生成するリスクは依然として存在します（クラウドエースの記事参照）。Verbalized Samplingは、AIが複数のコード候補とその思考プロセスを提示することで、開発者がより安全かつ効率的にAIの出力を検証・利用する手助けとなるでしょう。
課題と今後の展望
Verbalized Samplingは大きな可能性を秘めていますが、その普及と発展にはいくつかの課題も存在します。
1. 計算コストと効率
複数の思考経路を生成し、それぞれを言語化・評価するプロセスは、単一の回答を生成する場合と比較して、より高い計算リソースと時間を必要とします。リアルタイム性が求められるアプリケーションにおいては、この計算コストの最適化が重要な課題となります。
2. 評価基準の確立
AIが複数の思考経路や回答案を評価する際の基準を、いかに適切に設定するかが重要です。ビジネス目標、倫理的配慮、ユーザーの好みなど、多様な要素を考慮した評価メカニズムの構築が求められます。特に、著作権侵害のような倫理的課題については、集英社や講談社・小学館など大手出版社17社と2協会がOpenAIの動画生成AI「Sora 2」の問題を受けて共同声明を発表しているように、AIの出力に対する厳格なガバナンスが不可欠です。弊社の過去記事「生成AI倫理とガバナンス：2025/11/15開催：責任あるAI利用を学ぶ」でも、この点について深く議論しています。
3. 人間との協調の最適化
AIが自身の思考プロセスを言語化しても、それを人間が効果的に理解し、フィードバックを与えるためのインターフェースやワークフローの設計が重要です。AIの「自由な思考」と人間の「直感」をいかに融合させるかが、Verbalized Samplingの真価を引き出す鍵となります。
4. モデルの透明性と説明可能性
AIがどのような思考を経て特定の回答に至ったかを言語化する能力は、モデルの透明性（Explainable AI, XAI）を高める上で非常に有用です。これにより、AIの出力に対する信頼性が向上し、特に医療や金融といった高リスク分野でのAI活用を促進するでしょう。
今後、Verbalized Samplingは、AIの自己改善能力やメタ認知能力と結びつき、さらに進化していくと予想されます。AIが自身の思考プロセスを内省し、より洗練されたサンプリング戦略を自律的に学習するようになることで、人間が介入することなく、より高度な問題解決や創造活動が可能になるかもしれません。
まとめ
2025年、生成AIの進化は止まることを知りません。その中で、プロンプトエンジニアリングはAIの潜在能力を解き放つための重要な技術であり続けています。Verbalized Samplingは、AIに「思考の言語化」と「サンプリング」という、人間的な思考プロセスを模倣させることで、生成AIの出力品質、創造性、そして信頼性を飛躍的に向上させる可能性を秘めた最新技術です。
この技術がさらに洗練され、普及していくことで、私たちは生成AIを単なるツールとしてではなく、より高度なレベルで協業できる「知的なパートナー」として認識するようになるでしょう。Verbalized Samplingは、生成AIの未来において、人間とAIの新しい共生関係を築くための重要な一歩となるはずです。
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