AIが「データに隠れた意味」を見つけ出す？最新モデルGenZの凄さ！

いや、全然違うよ。これは「生成AI（GenAI）を潜在変数（Z）として使う」っていう意味のモデル名なんだ。統計学とLLMを組み合わせた、かなり硬派な研究だよ。

そこがこの論文のポイントなんだ。LLMは一般的な知識はすごいけど、特定の地域の不動産価格のクセとか、特定の時期のユーザーの好みみたいな「データ固有の細かいパターン」を捉えるのは苦手なんだよ。

そうそう。だからこの研究では、LLMに「データの特徴を見つけるための質問」を自動で作らせて、それを統計モデルに組み込むっていう方法を提案してるんだ。

まず、統計モデルで予測をしてみて、大きく外れたデータを集めるんだ。例えば「予測より高く売れた家」と「安く売れた家」のグループを作る。で、LLMにその2つのグループを見せて「この2つのグループの違いは何？」って聞くんだよ。

その通り。これを「一般化EMアルゴリズム」っていう枠組みで繰り返すんだ。EMアルゴリズムっていうのは、隠れた変数（潜在変数）を推測しながらモデルを賢くしていく手法のこと。これを繰り返すと、そのデータセットにぴったりの「特徴量」がどんどん見つかっていくんだよ。

不動産価格の予測実験では、最新のGPT-5をそのまま使った時のエラー率が38%だったのに対して、このGenZは12%まで下げたんだ。圧倒的だよね。

映画の推薦でも、映画の説明文だけで、4000人分のユーザー評価データがある時と同じくらいの精度で好みを当てられたらしいよ。データが少ない「コールドスタート」っていう状況でも強いんだ。

そうだね。この手法の素晴らしいところは、AIが「なぜそう判断したか」が人間にもわかる言葉（特徴量）で示されることなんだ。ブラックボックスになりがちなAIの判断が、解釈しやすくなる。

医療データとか、専門知識が必要だけどデータが少ない分野で、LLMの知識を借りつつ正確な統計分析をするのに役立つと思うよ。ただ、LLMが嘘をついたり（ハルシネーション）、計算コストがかかったりする課題はまだあるけどね。

それはただの観察結果でしょ。潜在変数でも何でもないから、早く勉強に戻って。