【徹底解説】LLMはなぜ英語が得意なのか？言語の壁とAIの性能差について
1. はじめに
日進月歩で目覚ましい進化を遂げているLLM（大規模言語モデル）。文章作成、翻訳、質疑応答など、その多岐にわたる能力は私たちの日常やビジネスシーンに浸透しつつあります。特に、LLMは英語の性能が高いという評価が多く聞かれます。
「日本語で質問すると、英語の訓練データから回答が生成される場合、翻訳の精度がクエリの理解度に影響するのではないか？」
多くの方が抱くであろうこの疑問を紐解きながら、LLMの言語ごとの性能差について、深掘りしていきます。LLMが持つ言語の壁、そしてその背景にある複雑な要因を詳細に解説し、より効果的にLLMを活用するためのヒントを探ります。
2. なぜLLMには言語ごとの性能差があるのか？
結論から言うと、ご指摘の通り、LLMが英語を最も得意とする背景には、訓練データの偏り、翻訳による情報の損失、そしてLLMの内部構造に起因する要因が複雑に絡み合っています。
LLMは、大量のテキストデータを学習することで言語能力を獲得します。しかし、この学習データは言語ごとに量と質に大きな偏りがあるのが現状です。特に、英語のデータセットは圧倒的に豊富であり、LLMの学習における中心的な役割を果たしています。
2.1. LLMにおける翻訳の影響を分解
日本語で質問した場合、LLMは多くの場合、以下のプロセスで回答を生成します。
日本語 → 英語への翻訳: まず、日本語のクエリをLLMがより得意とする英語に翻訳します。
英語の知識に基づいた回答生成: 英語の訓練データで培われた豊富な知識を基に、英語で回答を生成します。
英語 → 日本語への再翻訳: 生成された英語の回答を、再び日本語に翻訳して出力します。
この翻訳プロセスが、LLMの性能にどのような影響を与えるのか、詳しく見ていきましょう。
現代のLLM（GPT-4、Claude、Geminiなど）は、インターネット上の膨大なテキストデータを学習しています。しかし、インターネット上には英語のコンテンツが圧倒的に多く、LLMの訓練データも英語に大きく偏っています。
言語データ比率（概算）
英語 60〜70%
中国語 10〜15%
日本語 3〜5%
その他（欧州言語など）2〜5%
上記はあくまで概算ですが、英語のデータ量が日本語の10倍以上であることは珍しくありません。このデータ量の差が、LLMの言語能力に直接的な影響を与えます。
英語のデータセットが豊富な理由
インターネット黎明期から英語が中心的な言語であった
学術論文、技術文書、書籍、ニュース記事など、質の高いデータが豊富
英語話者の人口が多く、インターネット上の情報発信も活発
日本語のデータセットが少ないことによる影響
日本語での推論時に「知識の抜け落ち」や「誤った補完」が発生しやすい
日本語特有の表現や文化に関する理解が不十分になる可能性がある
翻訳は、言語間で情報を伝達するための重要なツールですが、完璧ではありません。特に、LLMが内部で行う機械翻訳においては、以下のような要因で情報の損失やニュアンスの変化が発生する可能性があります。
語彙・意味のズレ:
日本語の「適当」は、文脈によって「appropriate（適切）」、「random（でたらめ）」など複数の意味を持ちます。翻訳時に文脈を正確に捉えられないと、意図と異なる意味で伝わってしまう可能性があります。
文法的な違い:
日本語は主語を省略することが多い言語ですが、英語では主語が必須です。機械翻訳の過程で主語が補完される際、元の意図が正確に反映されない場合があります。
文化的な表現の変換:
「お世話になっております」のような日本語特有の挨拶表現は、英語に直接対応する表現がなく、ニュアンスを完全に伝えるのが困難です。
翻訳のズレの具体例
元の言語翻訳ズレの可能性
・日本語:「しょうがない」
英語: "It can't be helped."
⇒受動的な意味合いが強くなる
・日本語: 「いただきます」
英語: "Let's eat."
⇒食事への感謝や謙譲の意味が薄れる
・英語: "I'm feeling blue."
日本語: 「私は青い気分です。」
⇒直訳では比喩表現が伝わりにくく、不自然な印象になる
これらの翻訳による「ゆらぎ」は、LLMが質問を正確に理解し、適切な回答を生成する上で無視できない影響を与えます。
日本語は、曖昧な表現や比喩表現が豊富な言語です。しかし、LLMは論理的な構造を持つ英語のデータで主に訓練されているため、曖昧な日本語クエリを正確に理解するのが苦手な場合があります。
特に、技術的な内容や専門用語を含むクエリの場合、適切な英語表現に翻訳できないと、LLMは誤った知識に基づいて回答を生成してしまう可能性があります。
クエリの曖昧さが翻訳時に増幅される例
「このコードを修正してください」
どのようなエラーが発生しているのか、具体的な指示がないため、LLMは対応に困る可能性があります。
より具体的なクエリ：「PythonのTypeError: 'NoneType' object is not iterable の修正方法を教えてください」のように、エラーの種類や具体的な状況を伝えることで、より的確な回答を得やすくなります。
初期のLLMは、英語での推論が最も効率的に行えるように最適化されている傾向がありました。そのため、日本語で質問する場合でも、
「日本語 → 英語翻訳 → 英語で回答生成 → 日本語再翻訳」
というプロセスを経る方が、直接日本語で処理するよりも精度が高くなるケースがありました。
しかし、最近のLLM（GPT-4 Turbo、Claude 3 Opusなど）は、日本語の訓練データも大幅に増加しており、多言語対応能力が向上しています。翻訳フェーズを経由せずに、日本語のクエリを直接処理し、高品質な回答を生成できるモデルも増えつつあります。
3. 逆のケース：日本語特有の文化を英語で質問すると？
では、逆に日本語の訓練データにしか存在しない情報、例えば日本特有の文化や概念について英語で質問した場合はどうなるでしょうか？
結論から言うと、この場合も同様に精度が低下する可能性があります。
3.1. 日本語の訓練データにしかない情報とは？
歴史・文化: 神社の参拝作法、江戸時代の商習慣、落語の表現
伝統芸能: 歌舞伎の演目や用語、能・狂言の解説
地理・地域情報: 町内会の仕組み、地方特有の風習（例：沖縄の「ユタ」文化）
ビジネス慣習: 「根回し」「お中元・お歳暮」「名刺交換のマナー」
ローカルな人物・事件: 日本国内でしか話題にならない著名人や企業
サブカルチャー: 特定のアニメ・漫画・ライトノベルの細かい設定
これらの情報は、英語のデータセットにはほとんど存在しないか、断片的な情報しか含まれていない場合があります。
3.2. 英語で質問した場合の問題点
日本語の情報がうまく検索されない: LLMは英語のデータセットを優先的に検索するため、日本語データにしかない情報にアクセスしにくい。
英語に適切な表現がない: 日本独自の概念は英語に正確な対応語がなく、翻訳時に意味が変わったり、省略されたりする。
日本語データを引っ張ってくる能力に依存: LLMが英語で質問されても日本語データを参照できる場合でも、翻訳のクオリティやデータバイアス、モデルの言語最適化などの要因で精度に差が出る。
日本語で「御朱印とは何か？」と質問した場合: 神社仏閣での御朱印の取得方法や歴史的背景などが詳しく回答される。
英語で "What is Goshuin?" と質問した場合: "Goshuin is a kind of stamp collected at Japanese temples and shrines." と簡単な説明に留まり、詳細な作法や御朱印帳の種類などの情報が省略される可能性が高い。
日本語で「根回しとは？」と聞くと: 「会議や決定の前に関係者と事前に調整を行う日本独自のビジネス文化」と詳しく説明される。
英語で "What is Nemawashi?" と聞くと: "Nemawashi is a Japanese business practice similar to pre-meeting discussions or lobbying." と、「ロビー活動」と誤訳される可能性がある（実際には政治的な意味合いが強すぎる）。
4. 言語ごとのデータセットと性能差のメカニズム：アテンション機構とベクトル空間
ここまでの議論を踏まえ、LLMの言語ごとの性能差は、単にデータ量の違いだけでなく、LLMの内部的なメカニズムにも深く関わっていることが分かります。
4.1. 言語ごとのデータセット分布と「重み」
LLMは、言語ごとに異なる量のデータで訓練されています。英語のデータセットが最も多く、モデル内で強い「重み」を持つため、英語での推論精度が高くなります。逆に、日本語のデータ量が少ないため、日本語での推論時には「知識の抜け落ち」や「誤った補完」が発生しやすくなります。
4.2. 翻訳過程における「ゆらぎ」とアテンション機構への影響
LLMが異なる言語でクエリを処理する際、内部で「翻訳」というプロセスが発生します。この翻訳によって、言語ごとの文法、語彙、慣用句の違いから、入力されたクエリの意味に「ゆらぎ」が生じます。
LLMのTransformerアーキテクチャにおけるアテンション機構（Self-Attention）は、単語間の関連性を計算することで文脈を理解しようとします。しかし、翻訳による意味のズレは、単語間の関連性の計算、つまりアテンションの働きにも影響を与え、結果として出力される回答の精度に差が生じます。
日本語: 「この店のラーメンは絶品だ。」 → 「ラーメン」と「絶品」に強い関連性
英語翻訳: "The ramen at this shop is exquisite." → "ramen" と "exquisite" の関連は日本語ほど強くない
日本語と英語では「意味のまとまり」や強調の仕方が異なるため、翻訳によってアテンションの重みがずれ、元の意図が変化してしまう可能性があります。
4.3. ベクトル空間と言語ごとの誤差
LLMは、単語や文章をベクトル（数値データ）に変換して処理します。このベクトルが構成する空間をベクトル空間と呼びます。
英語のベクトル空間は、豊富な訓練データによって高度に最適化されています。しかし、日本語のデータは相対的に少ないため、日本語のベクトル空間は英語の空間に寄せた形になることがあります。
日本語で質問して英語のデータセットを参照する場合、このベクトル空間の誤差が、出力される回答に影響を与える可能性があります。微妙な意味合いの違いやニュアンスが失われ、結果として最適とは言えない回答が生成されることがあります。
5. よりLLMの性能を引き出すために：私たちができること
LLMの言語ごとの性能差は、データセットの偏りや翻訳の過程、そしてモデルの内部構造に起因する複雑な問題です。しかし、LLMの特性を理解し、適切な対策を講じることで、その性能を最大限に引き出すことが可能です。
5.1. 英語でクエリを入力する
もし英語での質問に抵抗がないのであれば、英語でクエリを入力するのが最も効果的な方法です。英語のデータセットで学習したLLMは、英語の質問に対して最も高い精度を発揮します。
ただし、英語に不慣れな場合は、クエリの意図を正確に伝えられないリスクもあります。無理に難しい英語を使う必要はなく、シンプルな英語で、意図が明確に伝わるように心がけましょう。
5.2. シンプルで明確な日本語でクエリを作成する
日本語で質問する場合でも、クエリの精度を高めることで、LLMの性能を最大限に引き出すことができます。
短く簡潔な日本語: 長文の質問は翻訳時の誤差を増やす可能性があります。短く、要点を絞った質問を心がけましょう。
具体的な表現: 曖昧な表現は避け、具体的な言葉で質問しましょう。
例：「エラーを直してください」→「〇〇のエラーが発生しています。解決方法を教えてください」
キーワードを明確にする: 質問したい内容を表すキーワードを適切に含めることで、LLMが質問の意図を理解しやすくなります。
5.3. 翻訳ツールを活用し、英語の回答を確認する
LLMの回答を「英語で出力」してもらい、それを翻訳ツールで日本語に翻訳することで、回答のニュアンスをより正確に把握できます。
また、翻訳された英語の回答を原文と比較することで、LLMがどのような意図で回答を生成したのか、より深く理解することができます。
5.4. 日本語で質問し、必要に応じて英語で補足する
日本語特有の文化や概念について質問する場合は、最初から日本語で質問するのが基本です。その上で、より詳細な情報を得るために、英語で補足的な質問をすることも有効です。
例：
日本語で「おもてなしとは？」と質問し、概要を把握する。
英語で "Tell me more about Omotenashi, including specific examples and historical context."（おもてなしについて、具体的な例や歴史的背景を含めてもっと詳しく教えてください）と質問し、深掘りする。
5.5. 日本語データを参照するように指示する
英語で質問する場合でも、"Please answer based on Japanese sources."（日本語の情報源に基づいて回答してください）のように指示を加えることで、LLMが日本語のデータセットを参照しやすくなる場合があります。
6. まとめ：言語の壁を乗り越え、LLMをより深く理解するために
LLMは、言語の壁を完全に克服したわけではありません。特に、英語以外の言語では、データ量や翻訳の課題から、性能に差が生じるのが現状です。
しかし、LLMの多言語対応能力は日々進化しており、日本語での性能も着実に向上しています。LLMの特性を理解し、適切なクエリの作成方法やツールを活用することで、言語の壁を乗り越え、LLMをより効果的に活用することが可能です。
この記事が、LLMの言語ごとの性能差についての理解を深め、AIとのより良いコミュニケーションの一助となれば幸いです。