TypeSafe AIは2024年創業のAIスタートアップだ。ディオゴ・アルメイダが率いており、アルメイダは一部でChatGPTの「共同発明者」の1人とみなされている。TypeSafe AIは米国時間2026年9月15日、AIモデル「Jev」を発表した。同社は、ソフトウェア内部で意思決定するために設計したAIモデル群を「System One Models」と呼び、Jevをその最初の公開モデルとしている。
Jevは文章などの情報を受け取り、あらかじめ定めた出力候補と形式に沿って結果を返す。各結果には確率と確信度が付く。一般的な生成AIのように自由な文章を生成するのではなく、ソフトウェアが直接扱える形式で回答することを重視したAIだ。
TypeSafe AIは、Jevを学習させる自社手法を「RLCD（Reinforcement Learning for Calibrated Decisions）」と呼んでいる。ここでいう「calibrated」は、AIが示す確信度や予測確率を実際の正解率と対応させる「確信度較正（Confidence Calibration）」に関係する。ただし、RLCDはTypeSafe AIが作った呼称であり、世界的に認められた既存の標準技術名ではない。
Jevを巡っては「AIのハルシネーションを起こさない」といった主張も注目を集めている。本稿ではJevとRLCDの位置付けを整理し、自由な文章による作り話を防ぐことと、正しい答えを保証することの違いを検討する。
RLCDはTypeSafe AIが作った呼称で、標準化された技術名ではない
RLCDと概念的に近い手法には、確率の較正を報酬に使う強化学習（RLCR）や、検証可能な報酬による強化学習（RLVR）がすでにある。ただし、RLCDはこれらと同じものではない。
TypeSafe AIは、Jevを学習させる手法をRLCDと呼んでいる。RLCD自体は生成AIや大規模言語モデル（LLM）の名称ではない。RLCDで学習したJevはAIモデルであり、通常のソフトウェアに組み込んだり、既存のAIシステムから呼び出したりできる。主要メディアでは、こうしたRLCDとJevの違いが十分に区別されていない。
本稿は、AI分野の最新動向や重要な技術的論点を取り上げる私のForbes連載の一部である。
LLMの断定的な回答では、実際の確信度が見えにくい
RLCDとTypeSafe AIを理解する前提として、生成AIやLLMで広く使われてきた「人間のフィードバックによる強化学習（RLHF）」を押さえておきたい。AI開発企業はRLHFを多用してきた。ChatGPTの成功を支えた要因の1つであり、2026年9月時点ではほぼすべてのAI開発企業がモデル調整の手法として採用している。
RLHFは人間の評価を使ってAIの回答傾向を調整する
RLHFによるモデル調整の仕組みは比較的単純だ。まず、インターネット上のデータでLLMを初期学習させる。その後、使いやすさを高めるため、人間による評価を使ってモデルを調整する。
AI開発企業は大勢の人を雇い、AIが何を、どのように答えたかに高評価または低評価を付けてもらう。AIはその評価を数値として記録し、回答傾向の調整に反映する。
例えば初期学習で罵り言葉を取り込んでいた場合、評価担当者はその使用に低評価を付けるだろう。するとAIは、その表現を日常利用には望ましくないものとして扱う方向へ調整される。RLHFではこのように、人間による評価を基に、後の回答で強める要素と抑える要素を変えていく。「人間のフィードバックによる強化学習」という名称は、この方法をそのまま表している。
断定的な口調で答えても、AIが正しいとは限らない
生成AIやLLMを巡る懸念の1つは、AI開発企業が回答を過度に自信ありげに見せるようモデルを調整していることだ。LLMの回答は断定的に書かれることが多い。表現が強く、留保やためらいをほとんど示さないため、利用者はAIが正しいと思い込みやすい。
AI開発企業はRLHFを使い、これほど断定的ではないAIに調整することもできる。しかし開発企業は、自信なさげなAIより断定的なAIの方が利用者に好まれると考えているのだろう。回答するたびに自信なさげなAIを、人々は使いたいと思うだろうか。人は断定的なAIに引かれ、不確かそうなAIを避けがちだ。
AIの確信度はプロンプトで表示させることもできる
そこで問題になるのが、AIが自らの回答をどの程度確実だと評価しているのかを、利用者がどう見分けるかである。方法の1つは、回答と合わせて確信度や不確実性を示すよう、プロンプトでLLMに指示することだ。AIは回答だけでなく、その回答をどの程度確実だとみているかも示す。
LLMを本格的に使うなら、確信度、不確実性、確率を明らかにさせるプロンプトの作り方を知っておくべきだ。
