はじめに：このほど、ByteDanceなどが立ち上げたFutureX動的評価ベンチマークは、大規模モデル（LLM）が答えが未知であり、データが動的に更新され、閉ループ検証が行われる状況下で、予測型の「試験」に直接直面することを可能にしました。この取り組みは、モデルの予測能力と記憶能力を区別し、長距離推論、実行の堅牢性、不確実な環境下でのモデルのパフォーマンスを探求しています。さらに、LLMの財務予測や疾患評価などのシナリオへの応用効果は現在最適化が進んでおり、業界の研究者は推論と実行の間のギャップを埋める新しいメカニズムを模索しています。
目次
01.FutureXの「登場」：長距離推論から現実の予測へ、LLMは耐えられたか？
静的な試験は簡単すぎる。FutureXは「記憶型」モデルを真の未来の試験場に連れ出せるか？実行エラーが「塵も積もれば山となる」、LLMの長距離タスク失敗は推論だけのせいではない？...
02.LLMの推論は「千日の訓練」、しかし「実戦の時」はまだ不十分か？
推論の「実戦」が財務予測などの現実のシナリオに遭遇したとき、モデルは安定して「指揮」し、実用化できるか？...
03.モデルの推論予測で優れているのはどれか？事前知識と事後検証の異なるアプローチは「それぞれ独自の能力を発揮」できるか？
従来のモデル予測技術はどの方向に注力してきたか？事前記憶と事後反省メカニズムは、将来、モデル予測に新たなブレークスルーをもたらすか？...
01 FutureXの「登場」：長距離推論から現実の予測へ、LLMは耐えられたか？
1. 現在、大規模言語モデルを評価するためのベンチマークのほとんどは、事前に存在する固定されたデータセットに依存しています。
2. この評価方法は、モデルの事実的知識や既知のデータセットにおける単純な推論能力を測定する際にはうまく機能しますが、動的な現実世界における予測に直面した際には、モデルの真の推論能力を検証するのは困難です。
① 静的ベンチマークは通常、既存の解決策がある静的で明確に定義された問題を扱います。これは、もしモデルが2024年のデータで訓練され、同時期に由来するベンチマークでテストされた場合、そのパフォーマンスは真の予測能力の評価ではなく、記憶能力の測定に偏ってしまうことを意味します。
② また、この方法ではデータ汚染の影響を受けやすく、未知の環境下でのモデルの真の適応的推論能力を効果的にテストできません。
3. これに基づき、ByteDanceなどがFutureX動的評価ベンチマークを発表しました。これは、評価の焦点をモデルの記憶から真の動的予測能力へと移行させます。[2-1]
① このベンチマークは、2000以上のウェブサイトから選ばれた195の高品質な情報源を毎日自動で収集し、イベント発生前に23の主要なモデル/エージェントに予測を行わせ、イベント発生後に結果を収集して採点します。この閉ループ設計により、モデルが予測時に答えを「知らない」ことが保証され、データ汚染が排除されます。
4. このベンチマークテストでは、研究者はタスクを基礎、広範な検索、深層検索、スーパーエージェントの4つの難易度に分類しました。実験結果によると、シンプルな選択問題ではツールに依存しない基本的なLLMが良好なパフォーマンスを示しますが、複雑なタスクでは、リアルタイムでツール（ネットワーク検索）を呼び出せるエージェントが優位性を示し始めます。[2-1]
① 基礎クラスのタスクは、与えられた少数の選択肢からモデルに直接選択させるものです。広範な検索クラスのタスクは、考えられるすべての正解を網羅的に識別し、返すように求めます。
② 深層検索クラスのタスクは、モデルがインタラクティブに検索と情報統合を行い、証拠を総合して答えを導き出すものです。スーパーエージェントタスクは、モデルに高変動性でオープンなイベントを予測させ、広域検索と深層推論を行わせます。
5. しかし、モデルの予測能力は検索に限定されず、不確実性に満ちた現実世界環境で高品質な推論を行うことに重点があります。[2-2]
① FutureXの研究者は、モデルの純粋な予測能力をテストするために、事前予測と事後検索の対照実験を行いました。
② 実験結果は、Grok-4が事後検索モードでは非常に高いスコアを獲得しましたが、事前予測モードでは正答率が大幅に低下することを示しています。
6. 現実の長距離タスクにおいて、人間はタスクの連続性と安定性を維持するために、推論、計画、分業などのメカニズムに頼ることが多いですが、LLMの長距離タスクでのパフォーマンスは常にあまり理想的ではありません。従来の解釈では、これはモデルが十分な推論と計画能力を欠いているため、長いチェーンのタスクが最終的に崩壊すると考えられてきました。
7. しかし、2025年9月、ケンブリッジ大学などの研究者が実験を通じて「実行」と「推論」を人為的に分離しました。彼らはモデルに完全な知識と計画を事前に提供し、モデルには段階的な操作の実行のみを担当させました。この制御された条件下で、推論や計画が関与しない場合でも、LLMが長距離タスクで失敗しやすいことが判明しました。その根本的な原因は、実行段階のエラーが徐々に蓄積することにあります。
① タスクステップ数の増加に伴い、モデルの単ステップの正確性は「自己条件付け効果」により低下し、以前の誤りが後の判断を汚染し、連鎖反応を形成します。
② 単ステップの正確性の向上は「収穫逓減」の傾向を示すように見えますが、「複合効果」の下では、このわずかな改善が増幅され、実行可能なタスク長の指数関数的な成長をもたらす可能性があります。
02 LLMの推論は「千日の訓練」、しかし「実戦の時」はまだ不十分か？
1. 現状、LLMの推論予測能力の「溢れ出し」はまだ完全に「消化」されておらず、様々な現実のシナリオでの応用には大きな最適化の余地があります。
2. 以前、FutureX-S&P500実験の研究者は、2025年第2四半期決算発表前に、異なるLLMエージェントにS&P 500構成銘柄のコア財務データを予測させ、その予測結果をウォール街のアナリストのコンセンサス予測と実際の財務報告データと比較しました。[2-4]
3. 実験結果は、現在のトップモデルが約40%の企業の財務予測において、ウォール街のアナリストのパフォーマンスを上回ることができたことを示しています。さらに重要なことに、一部のケースでは、エージェントが初期的な財務論理認識能力と先見的な判断力を示していることが明らかになりました。[2-5]...