次概念モデリングは、文章の構成を先に決めてから各部分を同時に生成する
自己回帰方式とテキスト拡散に加わる第3の選択肢が、NCMだ。NCMを使うLLMは、文章全体の主要な概念を表す専用のコードを使う。利用者が指示を入力すると、AIはまず主要な概念を大まかに捉え、何について書くのかという全体の構成を作る。物語を書く前に、主要項目と、その下位項目を並べた構成案を考える方法に似ている。
続いてNCMは、大まかな構成案に実際の言葉を加え、複数の階層を経て文章を具体化する。従来のように第1部を書き終えてから第2部、第3部へ進むのではなく、同じ階層に属する複数の部分を同時に文章にできる。大枠から細部へ進む階層的な処理と並列処理を組み合わせることで、文章生成の高速化を図る仕組みだ。
似た発想のプロンプト技法に「思考の骨格（SoT、skeleton-of-thought）」がある。文章の構成を先に考えるという点ではNCMに近いが、SoTは従来型LLMを使う際の指示の工夫である。NCMはモデル内部の文章生成方式そのものを変える。SoTについては以前の解説で取り上げている。
研究チームの比較試験では、生成速度や品質はどう評価されたのか
NCMを紹介する論文が2026年10月9日、研究論文公開サイトarXivに投稿された。題名は「Next-Concept Modeling: Fast, Parallel Coarse-to-Fine Text Generation」だ。大まかな構想から細部へ進む、高速な並列文章生成を意味する。著者にはヘルマン・クンボン、イシャン・S・カレ、イッダ・ムラウジ、アンドリュー・ウォーン、チャールズ・ディンが名を連ねる。E・ケリー・ブキャナン、シムラン・アローラ、アザリア・ミルホセイニ、クリストファー・レも共著者だ。研究チームは要点を次のように説明している。
「次のトークンを予測する方式では、各段階でトークンを1個生成する。マスク拡散（離散拡散）では、各段階で文章内のL個すべての位置を改良する」。
「NCMは、大枠から細部へ進む2段階の仕組みだ。複数の細かさを扱う残差VQ-VAEが文章を離散コードの階層へ変換し、トランスフォーマーが階層を順に生成する。同じ階層のコードはすべて並列に予測する」。
「標準的な評価手順に従い、約1億個のパラメーターを持つNCMモデルを、離散拡散方式、フロー方式、複合方式の比較モデルと評価した」。
最初の引用にあるLは、文章中で処理する位置の総数を示す。残差VQ-VAEは文章を複数の細かさに分けてコード化する仕組みで、トランスフォーマーは各階層のコードを予測する処理を担う。「パラメーター」は、AIが学習によって調整する内部の数値で、モデルの規模にも関係する。
研究チームの試験では、NCMは少ない処理段階で高い品質を実現し、モデル規模を変えた場合も回答を作る処理が速かった。学習に必要な費用も抑えられたという。研究チームはNCMの仕組みをGitHubで公開し、外部の研究者が試せるようにしている。他の研究者がNCMを試し、結果を報告することが期待される。研究成果を第三者が再現することは、LLMとAIの発展にとって重要だ。追試の成果についても、いずれ紹介したい。
AI研究には、従来方式の改良にとどまらない新しい発想が求められる
最後に、生成AIの研究開発について考えておきたい。私は、AI分野で主流になっている方法にとどまらず、別のやり方を試す研究を強く支持する。多くの開発者が自己回帰方式など同じ方法を繰り返し使い、細部だけを調整し続ければ、AI研究の可能性を自ら狭めかねない。AIの進歩を競う開発現場が、既存技術の小幅な改良に偏っていることを懸念している。
AI研究には、従来の考え方では到達できない成果を生む、新しい着想と想像力が必要だ。既存の枠組みを越えようとするNCM研究チームの試みは称賛に値する。アルベルト・アインシュタインは「想像力は知識より重要だ。知識には限界がある。想像力は世界を包み込む」と述べた。現代のAIを設計し、開発して実用化するには、さらに豊かな想像力が求められる。
