こんにちは！HEARTSHEART Laboの村田です。
近頃、ChatGPT や Claude、Gemini（旧Bard） といった大型言語モデル（LLMs）が “まるで人間” のように文章を書いたり質問に答えたりしてくれる様子を見て、「もう何でもできるのでは？」という印象を持つ人も多いと思います。でも、最新の研究 Comprehension Without Competence は、こういうモデルには「理解している」ようだけど「確実にできる」わけではない、という重要な限界があることを明らかにしています。
「Comprehension Without Competence: Architectural Limits of LLMs in Symbolic Computation and Reasoning」という論文および記事のポイントをみて行きましょう。
“理解できるけど実行できない”場面
たとえば、「9.9 と 9.11 のどちらが大きいか？」という問いに対して、モデルはきちんと「小数点を揃えて比べる手順」を説明できる。でも、実際にその手順を自分がやる（計算する）ときには間違った答えを出したりします。原理・ルールは説明できる、でもそれを確実に使いこなす “実行力” が欠けているのです。
なぜそうなるのか：モデルの内部で起きていること
この研究では、LLMs の内部構造（アーキテクチャ）に根本的な制約があって、説明と実行で使われる「道」が分かれてしまっている、という説が提示されています。主に３つの理由があります。
文脈の混ざり合い
トークン（単語、数字など）の意味づけが、過去の文脈やデータに引きずられたりして、本来の “数学的意味” や “論理的な意味” がぼやけてしまう。例として “9.11” は「数学的な 9.11」でもあり「ソフトウェアのバージョン 9.11」などの文脈でも使われるデータがあるため、その両方の意味が混ざってしまう。計算の正確性を保証するのが難しい構造
LLMs は主に「次の単語を予測する」ために訓練されていて、計算を厳密に正しく行うような手続き・アルゴリズムを内部で構造化しているわけではない。フィードフォワードネットワークなどは、重みだけで「どんな入力でも正しい計算」を保証する設計にはなっていない。説明と実行の“ずれ”
説明文を生成するモードと、実際に手順を踏んで計算や推論をするモードとで、モデルの内部で使われる表現や経路が異なる。説明するのは得意でも、それを “実際にやる” 部分が弱い、ということです。
では、どうするべきか：未来へのヒント
この論文は、今のモデルが持つ限界を指摘するだけでなく、「このギャップを縮めるためにはこういう方向性が必要だ」という提案もしています。
モデル自身が「これは説明／命令／手続き用モード」「これは実行モード」とモードを切り替えられるような自己制御（メタ認知）的な仕組み。
説明できる原理を、きちんと計算や推論に使える形でモデルの構造に取り入れること。
記号操作や論理推論などで強みを発揮するような専用モジュールを持つ “ハイブリッドな設計” を考えること。
まとめ
LLMs は言語理解・説明の部分では非常にすごい。しかし「説明できれば実行できる」という前提は崩れてきていて、「理解と実行」の間に橋をかける設計がこれからのモデル改良の鍵だ、というのがこの研究のメッセージです。
よくある質問（FAQ）
モデルがルール・手順・論理などを言語で説明できること。例えば「小数点を揃えて比較する」というアルゴリズムを説明するような能力。
実際にそのアルゴリズムを正しく使って計算や推論を行うこと。説明だけでなく、正答を返したり一貫した推論過程を踏むこと。
特に数学や論理が重要な分野（法務、医療、科学など）で信頼性が求められるとき、説明できるだけでは十分でない。誤った計算や論理的矛盾が致命的になりうる。
論文の著者は「モデルを大きく・データを増やす」だけではこのギャップを埋めるのは難しい、としている。根本的なアーキテクチャ構造の改善やモード切替、専用モジュールなどが必要。
説明と実行を分けて管理できるような設計、あるいは計算や論理推論のモジュールを組み込むハイブリッドな構造が求められる。また、モデルが自身の出力の正しさをチェックするメタ認知機能も重要。
著者
村田正望（むらた まさみ）
工学博士／HEARTSHEART Labo 所長。脳科学とAIを融合した発想力教育・活用支援を行う。研究と実務経験をもとに、ビジネス・生活・子育てに役立つ「脳×AI」の学びを発信中。
HEARTSHEART Laboの活動
HEARTSHEART Laboでは、さまざまな立場の方を対象にした研修・プログラムを提供しています。
- 企業・ビジネス向け：「脳×AI」でAIを「第二の脳」とする発想力・企画力講座
- 教師・教育関係者向け：「脳×AI」で授業改善や教材づくりにAIを活用する実践研修
- 個人向け（子育てパパママ）：「脳×AI」で子育てや家庭学習に役立つオンライン講座
- 個人向け（社会人・高校・大学生）：「脳×AI」でAIを「第二の脳」とするオンライン講座
「ビジネス」「個人」それぞれの場で、脳とAIをつなぐ実践をサポートしています。