2024年から2025年にかけての演説で多くの注目を集めたアメリカのドナルド・トランプ大統領。その情熱的かつ感情に訴えかける比喩表現が、大規模言語モデル（LLM）であるGPT-4（ChatGPT）にとっては大きな壁であることが最新の研究で明らかになりました。
中国人民解放軍の国防科技大学の研究チームは、ChatGPT-4を用いてトランプ氏の政治演説に含まれる比喩表現（メタファー）を分析し、AIの言語理解における限界と可能性を浮き彫りにしました。
🎤演説を通じたAIの比喩理解を検証
この研究で分析対象となった演説は以下の4つです。
- 暗殺未遂事件後の共和党指名受諾演説
- 大統領選勝利演説
- 大統領就任演説
- 連邦議会合同会議での演説
トランプ氏の演説では、しばしば政治的な問題を情緒的・象徴的に描く比喩的な言語が多用されており、支持者の感情に強く訴えかけるスタイルが特徴です。
📊GPT-4の比喩分析精度は約86％だが…
研究チームは「批判的メタファー分析」という言語学手法をAIに適用し、以下の4段階でメタファーを分類・評価しました：
- 文脈理解
- メタファーの検出
- メタファーのテーマ分類
- 感情的・イデオロギー的影響の評価
結果として、GPT-4は**138文中119文の比喩を正しく認識（約86％）**しました。
しかし、残りの19文では深刻な誤解釈が見られ、特に以下のような間違いが頻出しました：
- 「直喩（as if / like）」と「暗喩（メタファー）」の混同
- 抽象名詞を比喩と誤認（例：「a series of bold promises」）
- 固有名詞を比喩と誤解（例：「Iron Dome」）
🧩分類カテゴリの精度に偏りも
GPT-4は比喩のジャンルごとの分類にも挑戦されました。以下のカテゴリで分類精度の違いが観察されています。
| カテゴリ | GPT-4の分類精度 |
|---|---|
| 力 / 権力 | 高精度 ✅ |
| 動き / 方向性 | 高精度 ✅ |
| 健康 / 病気 | 中程度 |
| 植物 / 食品 / 料理 | 精度低下 ⚠️ |
このように、日常的に登場する比喩については高精度だった一方で、文化的背景や文脈依存度の高いメタファーは正確に処理できていないことが明らかになりました。
🔍AIの限界：表面理解と文化的文脈のギャップ
大規模言語モデルは、基本的に確率的なパターン認識によって文章を生成しており、意味や感情を本質的に理解しているわけではありません。
このため、以下のような政治演説に特有の要素はAIにとって解釈が困難です：
- イデオロギーを伴う象徴的表現
- 暗黙の文化的前提
- 感情的な語調や皮肉的な言い回し
とりわけ、政治的メタファーは単なる言葉の言い換えではなく、聴衆の感情や価値観に根ざした象徴的装置であるため、AIには容易に理解できない領域だと言えるでしょう。
🤖研究チームの見解：「人間の専門家を置き換えるにはまだ遠い」
研究を主導したチームは、GPT-4の分析能力について以下のように評価しています：
「GPT-4は比喩の検出に有望なツールであるものの、文脈や文化的理解を要する高度な解釈では人間の分析能力には到底及ばない」
さらに、心理学メディア「PsyPost」も次のようにコメントしています：
「大規模言語モデルは研究者の補助ツールとしては有効だが、完全な自動化は不適。特に政治的比喩は文化・イデオロギー・感情の複雑な交差点にあり、単純な言語解析では到底追いつかない」
📌まとめ：AIは「言葉の深み」までは理解できない
今回の研究は、AIが高度な政治的・文化的メッセージをどう解釈するかを考える上で非常に示唆に富んでいます。
- ✅ GPT-4は比喩検出において86％の精度を示す
- ⚠️ しかし、文化的・感情的ニュアンスには対応しきれない
- 🔍 政治的演説やメディア分析では人間の洞察力が不可欠
今後、大規模言語モデルがより高度な理解力を持つには、言語の「意味」そのものに対する認識の進化が求められるでしょう。
