一文定義
RLAIFとは、人間の代わりにAIが別のAIモデルの出力を評価・改善するフィードバック手法（Reinforcement Learning from AI Feedback）です。Constitutional AIの核心技術で、スケーラブルなアライメント手法として注目されています。
詳細解説
RLAIF（Reinforcement Learning from AI Feedback）とは、RLHFの「人間フィードバック」の部分をAI（LLM）によるフィードバックに置き換えた手法です。AIが別のAIの出力を評価することで、人間のアノテーターを大規模に必要とせず、スケーラブルにLLMのアライメントを改善できます。
RLAIFが重要な理由は、RLHFで必要な人間による比較評価（人手アノテーション）がコスト・時間・スケールの面で大きなボトルネックとなっているためです。強力なLLM（教師AI）が評価者・改善提案者となることで、同品質または高品質なフィードバックを低コストで大量に生成できます。Googleが2023年に発表した研究では、RLAIFがRLHFと同等の性能を達成したことが示されました。
Anthropicのconstitutional-aiはRLAIFの代表的な実装で、あらかじめ設定した原則リスト（憲法）に基づいてAI自身が自分の出力を批判・改善するサイクルを回します。この手法ではモデルが「有害な回答を拒否しながら有用であり続ける」というバランスを自律的に学習します。reward-modelの訓練にもAI生成フィードバックが活用でき、現在のClaude・Gemini等の主要モデルはRLAIFを組み合わせた訓練を採用しています。
参考情報・出典
- ▸Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback— arXiv / Bai et al. / Anthropic (2022)（参照日: 2026-02-26）
- ▸RLAIF: Scaling Reinforcement Learning from Human Feedback with AI Feedback— arXiv / Lee et al. / Google (2023)（参照日: 2026-02-26）
最終更新: 2026-02-26← 用語集一覧へ