本研究では，遺伝的アルゴリズムの適応度評価・選択に視覚言語モデル（VLM）による主観的評価を導入する枠組みを提案する．仮想ソフトロボットを対象に，2個体のシーケンス画像をVLMに提示し，「可愛らしい」「奇妙である」等の評価語に基づくペアワイズ比較により選択・進化させる．実験の結果，VLMによる選択は評価語に応じた形態・動作を進化させた．また，VLMは評価語を内的基準に分解して判断し，その基準の類似性が進化結果の類似性を決定することが示唆された．本研究では，主観的言語表現が身体性を伴う表現型へ写像される過程を可視化し，VLMの主観的評価に基づく判断構造の理解をするための枠組みを提供しうることも示された．

多くの工学的・社会的課題は，評価関数の最小化，最大化として定式化できるため，これまでに多様な最適化手法が提案されてきた．一方で，そのような定式化が困難な問題も存在する．例えば，人間の主観や感情に依存した評価に基づく最適化は個人差や文脈依存性が大きく，評価関数を定義し最適化することが困難である．そのような主観に基づく評価関数を明示的に設計することを避ける枠組みとして，対話型進化計算（IEC）が提案されている．IECは，進化計算における親個体の選択に人間を組み込み，利用者の主観的選好に基づく選択を通じて探索を進める枠組みである．DawkinsのBiomorphは，観察者の選好という主観的な選択圧が形態多様性を生み得ることを示し，主観を評価に基づく探索の可能性を示した[1]．一方でIECは，多数世代にわたり多数個体を評価する必要があるため，評価者疲労が大きなボトルネックとなる．この疲労問題に対し，評価回数の削減[2]や，webを用いることによる評価入力の効率化・多人数化[3]などが検討されてきた．しかし，これらの改善をふまえても，人間による評価に要するコストが大きいという根本的な問題の解決には至っていない．近年，大規模言語モデル（LLM）の発展に伴い，評価者をLLMで代替するLLM-as-a-judgeが提案されている．LLM-as-a-judgeは，人手評価が高コストでスケールしにくい状況に対して，文脈依存な基準に基づく比較評価を自動化し得る点で重要である．実際に，強力なLLMが人間選好と高い一致を示し得ることや，評価に伴うバイアスの存在とその検討が報告されている[4]．さらに，LLMと進化計算の接点も拡大している．LLMを突然変異のオペレーターとして導入した手法の提案[5]や，LLMを用いた進化的なプロンプトの最適化手法[6]が提案されている．また，視覚言語モデル（VLM）を用いれば，形や動きといった視覚情報を含む対象に対しても，比較評価を自動化できる可能性がある．LLMが持つ認知能力における視覚と言語の結びつきの理解のため，VLMに画像を選択させる課題を用いてVLMが人間に観察される音象徴（kiki/bouba）に対応する傾向を示す結果[7]や，音象徴のみならず色彩感覚に関しても人間と感覚が共通する結果[8]が示されている．視覚と言語を結び付けた探索の応用では，基盤モデルを用いた人工生命モデル探索の自動化手法が提案され[9]，VLMを用いた最適化手法の提案とその理解が重要となっている．本研究は，VLMによる主観的評価を進化計算に組み込む枠組みを提案し，その枠組みによって生じる進化過程と表現型を分析することで，主観的な言語表現が具体的な表現にどのように結び付けられるかを明らかにすることを目的とする．具体的には，遺伝的アルゴリズムにおける適応度評価および親個体の選択に，VLMによる主観的評価に基づくペアワイズ比較を導入し，その結果を用いて選択を行う．実験では，進化の対象として繊細な動き方が表現可能な柔軟な形態を持つ仮想生物（ソフトロボット）を採用する．その動きを，adorably（可愛らしく），weirdly（奇妙に）等の計５種類の主観性を含む評価語に基づきVLMが同時に提示される複数個体からThisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).EvolutionGymの仕様により，個体を構成する全voxelは，少なくとも一辺が他のvoxelと接している必要がある．交叉・突然変異によりこの条件を満たさない個体が生成された場合には，条件を満たすまで，遺伝子座をランダムに選択し，その値を別のランダムな値へ変化させる操作を繰り返す．3実験結果と考察個体数𝑁=30，世代数𝐺=50，交叉確率𝑝𝑐𝑟𝑜𝑠𝑠=0.05，突然変異確率𝑝𝑚𝑢𝑡=0.01，仮想生物の最大縦横幅𝑊=7，時間ステップ𝑡=600で実験を行った．VLMにはgemma-3-12b-iti[11]の4bit量子化モデルを使用し，𝑇𝑒𝑚𝑝𝑒𝑟𝑎𝑡𝑢𝑟𝑒=0に設定して実験を行った．推論にはGEFORCERTX4080SUPERを使用した．進化に用いる主観的評価語として，それぞれ意味的な方向が異なる単語としてadorably（可愛らしく），weirdly（奇妙に），solemnly（厳かに），dynamically（ダイナミックに），motionlessly（じっとして）の計５種類の条件で実験を行った．adorably，weirdly，solemnlyは多様な解釈が可能な抽象度の高い表現として採用し，dynamically，motionlesslyは運動の様態をより直接的に想起しうる表現として採用した．3.1VLMによる選択の有効性本研究で注目する主観的な言語表現を評価基準としたVLMによる選択が，どの程度進化の方向や圧力をもたらすかは自明でない．そこで，まず集団内の多様性を定量化し，ランダムな選択で進化させた場合と比較した．具体的には，各世代で，各個体の遺伝子型と同世代のほか個体とのハミング距離を計算し，個体ごとの平均をとったうえで，その値をさらに平均して世代内の平均ハミング距離を計算した．主観的評価語ごとの，各世代の平均ハミング距離の推移を図３に示す．点線は各試行の値，黒色の線は５試行の平均値である．５試行の平均値に注目すると，ランダムな選択によって進化させた場合には緩やかに一定の水準で減少し，最終世代では33.9まで減少した．これは，個体集団の収束が一定の速度で起きたことを示している．一方，他の条件ではランダムな選択の場合と比較して，初期世代から急激に減少し，最終世代におけるハミング距離はいずれの条件でも20未満であった．この結果は，VLMのihttps://huggingface.co/lmstudio-community/gemma-3-12b-it-GGUF主観的評価によって，ある特徴を持つ生物がより積極的に選択されたことを示している．3.2進化後の仮想生物個体の遺伝子型と自身の遺伝子型との平均ハミング距離が最小であった個体（すなわち，当該試行の最終世代集団において遺伝子型が最も集団中心に近い個体）のシーケンス画像を示したものである．また，ケンス画像をCLIP[12]により高次元特徴ベクトルとして表現し，それらをUMAP[13]によって二次元空間へと射影したうちの，最終世代の個体のみをプロットしたものである．Adorably条件では，足状の構造を有し，歩くような個体（Trial1,2,5）と，塊状で弾むように変形する個体（Trial3,4）か観察された．前者は小動物的な動作の可愛らしさ，後者は柔軟な質感の可愛らしさに対応すると解釈でき，試行ごとに異なる「可愛らしさ」を持つ生物が進化したことを示唆する．Weirdly条件では切れ目状の構造とその開閉・拡張に類する運動が観察された．身体が裂けるような不規則な変形が「奇妙さ」の印象を生んでいると解釈できる．Dynamically条件は運動の様態を直接的に想起し得る表現として採用したが，身体を大きく広げる動きがweirdly条件と共通して観察された．VLMが「ダイナミックさ」を動きの大きさや急激な変形として解釈した結果と考えられる．org/licenses/by/4.0/).Solemnly条件では正方形に近い外形と，内部に空洞を有する構造が観察された．安定した形状と緩やかな変形が「厳かさ」の印象に対応すると解釈できる．Motionlessly条件は運動の様態を直接的に想起し得る表現として採用したが，正方形に近い外形を示す個体が多く，solemnly条件と類似した表現型へと収束した．UMAP空間上でも両条件の個体が同一領域へ収束する試行（図５上部，Trial2）が見られ，VLMが「静止」と「厳かさ」を類似した基準で評価したことを示唆する．以上より，VLMによる選択を通じて，各評価語の特徴を反映した形態・動作が進化することが確認された．ただし，抽象的な評価語の中でも，adoablyのように試行間で異なる表現型へ分岐するものや，weirdlyやsolemnlyのように進化の方向が比較的一貫するものが存在した．また，運動の様態を直接的に想起し得る表現として採用したdynamicallyとmotionlesslyは，それぞれweirdly，solemnlyと類似した表現型へと収束した．これらの結果は，VLMが評価語をそのまま適用するのではなく，独自の内的基準に分解して判断しており，その基準の類似性が進化結果の類似性を決定することを示唆する．3.3評価の基準VLMが主観的評価に基づいてペアワイズ比較を行う際の判断傾向を調べるため，全５試行における比較時の出力から，全世代・全個体の評価基準語を集計し，主観的評価ごとの出現割合を算出した．図６はWordCloudにより頻出語ほど単語を大きく可視化したものである．括弧内の数値は最頻語の出現割合を示す．Adorably条件では評価基準がfluidityに偏る傾向が見られた．Fluidity（滑らかさ）の解釈は文脈に依存しやすいため，結果として試行ごとに異なる方向へ進化したと考えられる．Weirdly条件とdynamically条件ではunpredictability（予測不可能性）が共通して頻出した．大きな形状変化や不規則な変形を生みやすい構造と予測不可能性が結び付けられ，切れ目を持つ形態へと進化した可能性が考えられる．Solemnly条件とmotionlessly条件ではregularity（規則性）が共通して頻出した．これは，正方形状の安定した形態による動きと規則性が結び付けられ，選択圧に反映されたと考えられる．以上より，進化した形態の類似性と，出現した評価の基準の頻度には共通する点が見られた．これは，前節で示唆された，VLMが判断の際に用いる内的基準が評価の基準として可視化されていることを示唆する結果である．4おわりに本研究では，VLMによる主観的評価を導入した進化計算の枠組みを提案した．この枠組みを用いた仮想生物進化実験の結果，主観的評価語が反映された形態・動きへと仮想生物が進化した．異なる主観的評価語で似た形態が進化したことから，VLMの主観的判断には独自の内部基準が存在することが示唆され，評価の基準がそれに類するものと考えられる．本研究で提案した枠組みを用いることで，従来表現が難しかった主観的な評価を進化計算に盛り込むことが可能になり，また，これまでの人的なコスト問題によるボトルネックを解消し，その可能性を拡張することが期待される．org/licenses/by/4.0/).