クラスタの“意味”を語るAI：LLMによる教師なし学習の説明性付与

1.1データ分析におけるクラスタリングの重要性現代のデータ分析において，教師なし学習の一種であるクラスタリングは，ラベル付けされていない大規模データから潜在的な構造や特徴的パターンを探索的に抽出するための基盤的手法として重要な役割を果たしている．製造業における工程状態の分類，医療分野における患者群の層別化，マーケティングにおける顧客セグメンテーション，画像・信号処理分野における特徴分布の把握など，幅広い応用分野で利用されている.代表的なクラスタリング手法であるK-means法は，計算効率の高さ，アルゴリズムの単純さ，および大規模データへの適用可能性といった利点を有しており，学術研究のみならず実務的分析においても広く採用されている.そのため，K-means法を中心としたクラスタリング結果の活用可能性を高めることは，実応用においても重要な課題となっている.1.2課題：解釈の高コストと客観性の欠如一方で，多くのクラスタリング手法は，数値特徴空間における距離や類似度のみに基づいてデータを分割するため，得られたクラスタがどのような意味的特徴を持つのかを人間が直感的に理解することは容易ではない.その結果，クラスタリング後の分析においては，各クラスタに対して専門家が個別に特徴量分布や代表サンプルを確認し，意味付けを行う必要があり，解釈には多大な人的コストと専門知識が要求される.さらに，クラスタ数の設定や解釈の過程は分析者の経験や主観に依存する場合が多く，同一データに対しても解釈結果が分析者ごとに異なるという問題が生じる.このような主観性は，結果の再現性や客観性を損なう要因となり，特に意思決定支援や説明責任が求められる応用分野においては大きな制約となる.1.3LLMの台頭と構造化データ理解こうした課題に対し，近年のLLMの発展は，新たな解決策の可能性を提示している.近年のLLMは，数値や統計量を含む構造化データを入力として受け取り，高度な推論，要約，およびデータの比較を行う能力を示している.この能力を活用することで，数値的なクラスタリング結果を神経生理学的な自然言語表現へと直接変換できる可能性が生まれている.Thisworkispublishedwithoutpeerreviewandislicensedbytheauthor(s)underCCBY4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).org/licenses/by/4.0/).被験者は，複数の認知課題から構成されるMMSE（Mini-MentalStateExamination）を施行中にEEG計測を受けており，各課題への応答過程における脳波が連続的に記録されている．EEGは19チャンネル構成で，サンプリング周波数500Hzで記録されており，各被験者あたりの計測時間はおよそ5分から15分である．公開データには，アーチファクト（脳波以外のノイズ）除去やフィルタリングなどの前処理があらかじめ施されている．3.2前処理本研究では，各被験者から取得したEEGデータ(図1)を，長さ5秒，50%のオーバーラップを持つ時間ウィンドウ(図2)に分割し，FFT変換(図3)行った後，delta，theta，alpha，beta，gammaの各周波数帯域に分解し,ウィンドウ単位で解析を行った.MMSEにおける最も容易な質問に回答するために必要と考えられる時間がおおよそ5秒であるとの仮定に基づき，5秒の時間ウィンドウを採用した.3.3クラスタリング3.3.1手法本研究では，クラスタリング手法としてK-means法を採用し，全88人分のデータに対して，ウィンドウ毎の脳波パターンのクラスタリングを行った．をクラスタ数は，Elbow法を利用し，𝑘=6に設定した.3.3.2クラスタリング結果クラスタリング結果の3つのサンプルを以下に示す(図4:アルツハイマー病患者，図5:健常者，図6:前頭側頭型認知症患者)．これらより被験者のクラス（アルツハイマー病患者，前頭側頭型認知症患者，健常者）毎に現れる脳波パターンクラスが異なっていることが確認できる．被験者クラス毎の脳波パターンの出現割合を図7に示す.これからも，健常者はクラスタ0の脳波パターンが多く，アルツハイマー病患者や前頭側頭型認知症患者ではクラスタ5の脳波パターンの出現割合が多くなっていることが確認できる．3.4プロンプト設計前処理およびクラスタリングの完了後，各クラスタの特徴量を代表するクラスタ重心をLLMに入力し，統計的特徴と神経科学的・臨床的知見を結びつorg/licenses/by/4.0/).けた解釈を自動的に生成させた．この際，診断ラベルやその分布に関する情報は与えず，重心に含まれる特徴量のみに基づいて説明を行わせた．使用したLLMはGemini2.5Proである．4結果LLMが生成した説明文を要約した結果を表1に示す．多くのクラスタにおいて，周波数帯域ごとの特徴に言及した説明が生成されており，既存のEEG研究で報告されている神経生理学的知見と比較した結果，概ね整合的であることが確認された．特に，生理的脳波，病理的脳波，およびアーチファクト由来と考えられるパターンが，説明文の内容から明確に区別されている点は注目に値する．実際に，健常者では，図7に示すように，クラスタ0に割り当てられるウィンドウの割合が最も大きい．これに対応して，LLMはクラスタ0を「顕著なアルファ波の亢進を特徴とする，典型的な閉眼安静覚醒状態の脳波パターン」と説明しており，健常被験者における代表的なEEG所見と一致している．この結果は，クラスタリングにより抽出された主要クラスタが，生理的に妥当な脳波状態を反映していることを示唆する．一方で，健常者におけるウィンドウの割合が小さいクラスタ2およびクラスタ5については，それぞれ「デルタ帯域の徐波化による脳機能低下を示唆するパターン」や「低振幅で非同期的な脳活動パターン」と説明されている．これらのクラスタは，健常群では出現頻度が低い一方，認知症群において相対的に多く観測される傾向があり，病理的脳波状態を反映している可能性がある．また，クラスタ1およびクラスタ3では，高周波数帯域の異常なパワー増大に着目した説明が生成されており，筋電図アーチファクトや筋緊張に起因する信号混入を示唆する内容となっている．このように，LLMは単なる周波数分布の要約にとどまらず，EEG解析において重要なアーチファクトの存在についても言及しており，専門家の解釈と整合した説明を生成できていることが示された．5考察本研究の定性的分析から，LLMは数値的特徴量に基づく解析結果を，人間に理解可能な自然言語として体系的に説明できることが示された．従来の機械学習手法では，モデルの出力は数値的指標として提示されることが多く，その判断根拠を人間が理解することは容易ではなかった．これに対し，LLMを用いた説明生成は，数値特徴と既存の神経生理学的知見とを結び付け，解析結果に意味付けを与える役割を果たす．この点は，医療や神経科学など，高い解釈性が要求される分野において特に重要である．本研究で観察された説明は，EEGの空間的および周波数的特徴に基づいて構成されており，専門家が用いる説明様式と高い親和性を有していた．このことは，LLMがブラックボックス的な予測器としてではなく，解析結果を理解可能な知識へと変換する媒介的な役割を担い得ることを示唆している．以上より，本研究は，数値的解析と人間の理解との間に存在するギャップを埋める手段として，XAIの有効性を示したものと位置付けられる．特に，LLMを用いた自然言語説明は，教師なし学習により得られた複雑な解析結果を解釈・共有するための一般的な枠組みとして，今後さまざまな応用が期待される．6おわりに本研究では，LLMを用いてクラスタリング結果の説明可能性を向上させる枠組みを提案し，クラスタ重心に基づく神経生理学的に妥当な自然言語説明が生成可能であることを示した．本手法は，数値解析と人間理解の間に存在するギャップを埋めるアプローチとして有効であると考えられる．今後は，本枠組みを分類手法や他の説明可能AIと統合するとともに，実データへの適用を通じて，実用性および汎用性の検証を進める予定である．org/licenses/by/4.0/).