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複数のAIモデルを組み合わせる理由を、実際の研究に基づいて解説します。
なぜAIに自分の回答を採点させてはいけないのか
2025年の研究により、GPT-4が自分自身の回答を人間よりずっと高く評価する傾向が判明。しかも理由は「正しいから」ではなかった。
2026年8月22日 · 読了時間 約6分
AIモデル同士に議論させると何が起きるか
MITとGoogle Brainの研究チームは、AIモデル同士を討論させることで数学の正答率が67%から82%に向上し、事実誤りも大きく減ることを発見した。ただし直せる間違いには条件がある。
2026年8月22日 · 読了時間 約7分
AIに複数回聞く方が、大きなモデルより優れている場合がある
Tencentの研究チームは、小さなモデルに繰り返し質問して多数決を取るだけで、1回しか聞かない大きなモデルに匹敵、あるいは上回る精度が出ることを発見した。
2026年8月22日 · 読了時間 約6分
グループでのブレインストーミングが失敗する理由、AIには同じ問題がない理由
1987年の研究で、人が集まってブレインストーミングすると1人で考えるより出るアイデアがほぼ半分になることが判明。原因はAIの参加者にはそもそも存在しない問題だった。
2026年8月22日 · 読了時間 約7分
スタンフォードのAI研究チームには専属の「懐疑役」がいた。それが機能した
スタンフォード大学とChan Zuckerberg Biohubが専門分野の異なる複数のAIエージェント（他を批判する役割を含む）を編成してCOVIDナノボディを設計。実験で90%以上が機能した。
2026年8月22日 · 読了時間 約6分
AIエージェントを増やすと、かえって悪化することがある
2026年の研究により、AIエージェントに異なる専門家の役割を与えると、あらゆる構成の中で最も多様性の低いアイデアが生まれることが判明。原因と防止策が特定された。
2026年8月22日 · 読了時間 約8分