AI用語集
人工知能の完全辞典
証拠に基づく推論
明示的なQAシステムが、証拠として提供されたテキストの断片を分析・結び付け、論理的かつ正当化された回答を構築するプロセス。
思考の連鎖 (Chain-of-Thought)
最終的な回答を提供する前に、モデルが中間的な推論ステップのシーケンスを生成する手法。これにより、その論理が透明化され、検証可能になる。
事実確認
回答における主張の正確さを、ナレッジベースや信頼できる外部ソースと照らし合わせて検証するメカニズム。
反例による説明可能性
回答が異なるケースの例を提供する説明手法であり、ユーザーが推論の限界と適用条件を理解するのを助ける。
信頼度評価グリッド
回答の各セグメントに対するモデルの確実性のレベルを定量化する採点システム。通常、証拠の一貫性とソースの信頼性に基づいている。
正当化ツリー
一次的な証拠が中間的な結論をどのように支持し、それらが最終的な回答に繋がるかを表す階層構造。
質問の分解
複雑な質問をより単純なサブ質問に分割するプロセス。各サブ質問は個別に解決・正当化された後、全体の回答が再構成される。
出典の帰属
回答の各部分を、それが抽出された特定の文書ソース（ドキュメント、段落）に紐付ける慣習。
アブダクション
提供された観察結果または証拠の集合を説明するために、システムが最も妥当な仮説を生成する論理推論の一種。
メタ説明
システムが回答のために特定の推論戦略または証拠のタイプを選択した理由を記述する、第2レベルの説明。
証拠の一貫性
単一の回答を裏付けるために証拠として使用される異なるテキスト断片間の論理的な互換性の度合いを測る指標。
合成証拠の生成
証明としての価値を保ちつつ、より理解しやすくするために証拠の要約や言い換えを作成するシステムの能力。
正当化エンティティのマッピング
正当性を強化するために、質問の主要なエンティティ（人物、場所、日付）を証拠内の出現箇所と特定して結びつける手法。
意味的カバレッジの分析
提供された証拠が、質問された事項の意味的側面全体をどの程度カバーしているかを測る評価。
マルチホップ推論
複数の関係にわたる推論を必要とする質問に回答するために、各ステップが正当化された複数の推論ステップを連結させる能力。
正当化スコア
説明の明確さ、関連性、および回答の妥当性をユーザーに納得させる能力に基づいて、説明の質を評価する指標。
対比的説明
回答がなぜ正しいかだけでなく、他のもっともらしい代替回答がなぜ正しくないかについても説明する手法。
推論のトレーサビリティ
質問から正当化された回答に至るまで、意思決定プロセスの各段階を時系列で再構築することを可能にするシステムの特性。