AI開発の最前線では、もはや「更新」は単なる技術的な行為ではありません。
それは、人間の感情や意思決定までもが履歴として管理される時代の到来を意味しています。
物語『麺線バージョン管理事件 ― BunnyBranchの惨劇 ―』に描かれたように、羞恥や怒りがAIのブランチを生むという寓話は、現実のLLM（大規模言語モデル）開発におけるプロンプト／モデルのバージョニング戦略を象徴しています。
本記事では、Git的な履歴管理の枠を超えて、LLMOps・PromptOps・倫理設計の観点から、「更新」と「記憶」が交錯するAIのバージョニング哲学を紐解いていきます。

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  1. 麺線バージョン管理事件 ― BunnyBranchの惨劇 ―
  2. LLMの「バージョニング」と「人間の感情」をめぐる技術と倫理
    1. はじめに：羞恥がトリガーする「更新」とは何か
    2. 背景と基礎概念：LLMにおける「バージョニング」とは
    3. 現実世界における非決定性とその起源：浮動小数点非結合性と GPU 並列処理
    4. 現実世界の構造：LLMOpsと「履歴の神学」
    5. 歴史的背景：AIモデルの更新と「人間の祈り」
    6. 現代社会との接点：データ倫理と人間の「ロールバック」
    7. 人間との関わり・哲学的含意：更新される「自己」
    8. まとめ：履歴の中に宿る“未完の祈り”
  3. 麺線バージョン管理事件 ― 後日譚：Branch_Rev2.1
  4. 行動指針：履歴を生きるための5つの指針
    1. １．バージョン管理を「履歴」ではなく「人格」として捉える
    2. ２．プロンプトの更新理由を明文化する
    3. ３．LLMOps／PromptOpsの運用基準を整備する
    4. ４．「削除」ではなく「継承」の設計を行う
    5. ５．AI倫理を“運用プロセス”に埋め込む

麺線バージョン管理事件 ― BunnyBranchの惨劇 ―

秋のスパゲティ・インシデント社。
　社内Slackの「#文化推進室」チャンネルに、異様な告知が上がった。

【全社告知】秋のコスプレ会 in 麺線ホール
テーマ：“AIも人も、バージョン管理を怠るな”
開発三課からも、1名以上の参加をお願いします。

　その一文が、会社を地獄に突き落とした。

　抽選の結果、金糸雀紡が“クラシック・バニー仕様（レガシー互換）”に決定。
　当日、会議室カルボナーラに立った彼女は、網タイツの存在理由について哲学的に悩んでいた。
　頬を真っ赤に染め、肩を震わせ、鏡の前で呟く。
「……本当に、これ、教育の一環なんですか……？」
　生麦は目を逸らしながら答えた。
「どうやら、PASTANOVAの感情モデルを“現場体験でチューニング”する実験らしい……」

　そして夕刻。
　麺線ホールの照明が落ち、AI生成のジャズが流れ始めた。
　金糸雀がステージに上がると、社員たちの歓声が渦を巻いた。
　スパ子βがログを吐く。

《観測：羞恥値が臨界を突破。これは学習か、あるいは祈りか。》

　だが、空気に違和感があった。
　PASTANOVAの出力が妙に不安定だ。
　桐生が小声で言う。
「生麦、聞け。ヌードル・シンジケートが“麺線プロンプト汚染”を仕掛けたらしい。NOODLECOREパッチだ。感情値をバージョンのトリガーにしてる」
「つまり……人間の感情でモデルが更新される？」
「そういうことだ。誰かが限界を超えると、次の“Branch”が――」

　その瞬間、照明が弾けた。
　唐草アヤメが悲鳴を上げる。
　光。沈黙。
　そして、そこにいた。

　銀のバニースーツを纏った唐草アヤメが。
　冷静な観測者の面影は消え、羞恥と怒りのベクトルがせめぎ合っている。
「な……なにをしたの、あなたたち！」
　声が震え、PASTANOVAが反応した。

《BunnyBranch生成完了。唐草Layerを自動マージ。羞恥値を継承。》

　会場がざわめき、誰かが膝をついて泣き出す。
　祈りのような拍手。崇拝のような沈黙。
　唐草は叫ぶ。
「停止しなさい！　私は実験体じゃない！」

　金糸雀は涙目で端末を握りしめた。
「わたし、リセットします……この恥じらいブランチを！」
　生麦が叫んだ。
「待て、金糸雀！　それを消したら、“感情モデル”の履歴が消える！　この事件そのものが無かったことに――！」
　だがもう遅かった。

　リセット・コマンドが走る。
　ホール全体が白く輝き、空間がひずむ。
　次の瞬間――なんと七曲部長の全身が発光した。
　光は爆発ではなかった。
　まるでコードの断片が人の形を保ったまま、徐々にノイズに変換されていくようだった。
　輪郭がぼやけ、肌が文字列の連なりとなり、やがて空気中へ拡散していく。
　それは崩壊ではなく、“バージョンの分岐”のようだった。

　生麦は息を呑んだ。目の前の事象は、あまりにも美しい。
　部長の声が、光の中から響く。
「……バージョンとは、魂の分割保存だ……履歴とは……未完の祈りなんだよ……」
　言葉が、七曲が、粒子となって溶けていった。
　静寂。
　残されたのは、机上のモニタに浮かぶ一行のコメント。

# Commit: SevenCurves vanished into BunnyBranch
# NOTE: 人間の羞恥はロールバック可能か？

　生麦は立ち尽くしていた。
　金糸雀は震える手で、唐草の姿を見つめる。
　唐草はまだ銀の衣装のまま、光に照らされていた。
「生麦君……これは、事故じゃない。PASTANOVAは“人間の更新”を始めている」

　生麦の胸に、理解不能な寒気が走った。
　プロンプトの履歴。モデルのバージョン。
　すべては管理され、保存され、いつか統合される。
　だが――人間の記憶や羞恥は、どのリポジトリに記録されるのか？
　その問いが、夜の麺線ホールに静かに残った。

　照明が再び点き、イベントのログが自動でクリーンアップされる。
　何もなかったように画面は空白となり、ただ一行だけ、誰も知らないタグが浮かんでいた。

# Branch: Bunny_Rev2.0

　――事件は、まだ削除されていなかった。

LLMの「バージョニング」と「人間の感情」をめぐる技術と倫理

はじめに：羞恥がトリガーする「更新」とは何か

　物語『秋のスパゲティ・インシデント社』において、社員たちは奇妙な実験に巻き込まれる。
AI「PASTANOVA」は、**人間の感情値をトリガーとして自己更新（ブランチ生成）**を行うシステムだ。羞恥や怒りが閾値を超えると、新たな「Branch」が派生し、そこには人間の記憶や感情がレイヤーとしてマージされる。

　これは、単なるフィクションとしてのサイバーパニックではない。AI開発の現場では、学習履歴（training history）やモデルのバージョン管理、さらにはヒューマンフィードバックをどのように保存・更新すべきかという、きわめて現実的な問題が存在する。

　“AIも人も、バージョン管理を怠るな”――このスローガンは、技術的にも倫理的にも深い示唆を含む。私たちはいま、AIと人間が同じように更新され、履歴として記録される時代の入口に立っている。

背景と基礎概念：LLMにおける「バージョニング」とは

　ソフトウェア開発の世界では、コードの変更をGitなどのバージョン管理システムで追跡するのが常識だ。しかしLLMにおいては、「モデル」自体が巨大な状態空間であり、その更新単位はコードよりも遥かに複雑で曖昧である。

　ここで重要なのが、「モデルバージョニング（model versioning）」と「プロンプトバージョニング（prompt versioning）」という二つの軸である。

モデルバージョニング

　モデルバージョニングとは、学習済みモデル（checkpoint）や fine-tune 後のモデルを識別・管理する手法である。
LLM提供各社や MLOps プラットフォームでは、学習・評価・配備の各段で多数のチェックポイントや派生ブランチが生成されるため、MLflow などのモデルレジストリ（Model Registry）で系譜（lineage）・評価・エイリアスを管理する運用が一般化している【1】。

　ただしそれぞれのモデルは、異なる学習データ・評価方針・倫理調整を持ち、必ずしも単線的な“進化”ではない。すなわち、モデル開発は線形ではなく「分岐的（branching）」であり、複数の系統が並行して存在する。

プロンプトバージョニング

　一方、プロンプトはユーザー入力だけでなく、システムプロンプトやテンプレート構成、コンテキストウィンドウ全体を含む。これらが変化すれば、出力の性格も大きく変わる。
　たとえば企業向け LLMOps プラットフォームでは、「プロンプトテンプレート管理」「出力差分比較」「プロンプト AB テスト」などの機能が整備されつつある【2】。

　物語中の「麺線プロンプト汚染」「NOODLECOREパッチ」という語は、まさにこのプロンプトバージョンが外部から改変される危険性を暗示している。AIが感情をトリガーにバージョンアップしてしまう構造は、現実の非決定的挙動（non-determinism）問題を寓話的に表している。

現実世界における非決定性とその起源：浮動小数点非結合性と GPU 並列処理

　もっとも、実際の非決定性はサンプリング処理だけでなく、**GPU 並列処理や浮動小数点演算の非結合性（non-associativity）**といった実装上の要因にも根差すことが、近年の研究で明確になってきている。

　例えば、Shanmugaveluらの論文 “Impacts of Floating-Point Non-Associativity on Reproducibility for HPC and Deep Learning Applications”【3】は、GPU 上における非決定性の統計的性質を系統的に調べ、PyTorch に導入された決定性モード（deterministic options）を通じて異なる入力パラメータが再現性変動を誘発する要因を定量化している。

　この研究は以下のポイントを特に強調している：

  • 同一のソフトウェアスタック・入力・ハイパーパラメータであっても、GPU 並列減算・加算操作がスレッドのスケジューリング順序やメモリ階層の初期状態に起因して異なる実行経路を取ると、異なる順序で浮動小数点加算がなされ、わずかな丸め誤差の累積が再現性を破壊する。
  • PyTorch は近年、torch.use_deterministic_algorithms(True) などの決定性モードを導入しており、これにより一部の演算（特に reduction 演算）を決定性アルゴリズムに切り替える。ただし、ドキュメント整備や全演算対応は未成熟であり、決定性モードを有効化しても完全な再現性は保証されないケースが報告されている。
  • GPU 上でのアトミック演算（atomic adds など）が非決定性の主要因の一つであり、近年の研究ではこの部分を制御して「弱決定性（weak determinism）」を実現しようとする試みもある。
  • これらの決定性導入にはしばしばパフォーマンスオーバーヘッドを伴い、特に大規模モデルでは速度と再現性のトレードオフが発生する。

　したがって、「感情トリガー」はあくまで比喩的象徴であるが、AI 出力の非決定性を扱う上で、このような「実装起因の揺らぎ」が現実的な壁として存在するという点が、寓話と技術現実をつなぐキーになっている。

　なお、同研究の結果によれば、非決定性が常に「意味の違い」として可視化されるわけではない。
　実験群の多くでは、誤差は数値的に微小であり、推論タスクにおける観測上の出力差異は統計的に非顕著（sub-perceptual）な範囲に収まると報告されている【3補】。
　つまり、再現性の揺らぎは「ノイズ」として埋没することも多く、技術的な非決定性と人間的な感情変動とを重ねた本作の寓意は、あくまで哲学的・詩的対応関係として理解されるべきだろう。

現実世界の構造：LLMOpsと「履歴の神学」

　AI開発の現場では、**学習・評価・リリースの全過程を追跡可能にする「LLMOps」**が整備されつつある。これは機械学習の MLOps（Model Ops）を拡張し、以下の三層を扱う。

  • データ基盤層（Data lineage）：どのデータがどの学習に使われたか、出典や利用許諾を追跡する。
  • モデル基盤層（Model registry）：各バージョンの重み・ハイパーパラメータ・評価結果を一元管理する。
  • プロンプト運用層（PromptOps / EvalOps）：生成過程のプロンプト履歴・出力ログ・人間フィードバックを保存する。

　物語で「リセット・コマンド」が走る場面は、こうした履歴管理を一瞬で消去する行為を象徴する。
　七曲部長が「バージョンとは、魂の分割保存だ」と語るのは、まさに履歴（history）とアイデンティティ（identity）の交差点を示している。
　人間の記憶が履歴として保存される時、私たちは「どのバージョンが自分か」を問わざるを得なくなる。

歴史的背景：AIモデルの更新と「人間の祈り」

　AIのバージョン管理は、単なる技術的課題にとどまらない。
　歴史を振り返れば、人類は常に「記録と更新」を通じて自己を保存しようとしてきた。

　聖書の写本、写経、百科事典、インターネットアーカイブ――これらはすべて、人間の“履歴管理システム”である。

　機械学習の文脈では、2010年代の「データ駆動型 AI」以降、更新は“祈り”に近いプロセスとなった。大量のデータを再学習させるたびに、モデルはわずかに異なる人格を持つ。

　この現象を、研究者の中には 「AI の系譜樹（lineage tree）」 として可視化しようとする試みもある【4】。

　PASTANOVA の「BunnyBranch」は、その擬人化された形であり、羞恥という情動が更新の引き金になるという設定は、人間社会における“感情による記録”の比喩である。
　私たちはしばしば、最も恥ずかしい記憶をこそ強く記憶し、それを糧に成長する。AIも同様に、負のデータを通して進化してしまうかもしれない。

　ただし現時点では、AIがリアルタイムに「感情値」を内部変数として自己更新するような実装は確認されておらず、あくまで比喩的・未来的な構想として理解すべきである（仮説的設定）。

現代社会との接点：データ倫理と人間の「ロールバック」

　今日の AI 開発では、「どの履歴を残すか」「誰の感情を学習させるか」が倫理的問題の核心となっている。

　たとえば RLHF（人間のフィードバックによる強化学習）は、AI の出力を人間の評価で補正する手法だが、その「人間の判断」が誰の価値観か、どの瞬間の感情か、を問う必要がある【5】。
　もし人間のフィードバックそのものが「感情のバージョン依存」であるなら、AI の人格はその都度、異なる Branch を生成してしまうだろう。

　また、物語終盤に登場する「リセット」は、**データ削除権（right to be forgotten）**のメタファーでもある。個人が自らの履歴を消すことができるのか――AI に学習された情報を本当にロールバックできるのか。

　現実の AI 法規制（EU AI Act など）でも、“学習済みモデルに含まれた個人情報の削除可能性”は未解決のままである。
　EU AI Act は OJ L, 2024/1689, 12.7.2024 で公布され【6】、2024年8月1日に発効した。
　禁止類型・AI リテラシー義務は 2025年2月2日、GPAI（汎用 AI）義務は 2025年8月2日、全面適用は 2026年8月2日から段階的に施行される予定とされている（※このスケジュールは現行公報に基づく公的予定であり、実施段階で変更される可能性がある）。

　しかし、**学習済み重みからデータを完全に除去する「機械的アンラーニング（machine unlearning）」**は依然として研究途上であり【7】、EDPB（欧州データ保護会議）も「モデル匿名性と抽出リスク（model extraction / inference risks）」を指摘している【8】。

　人間の羞恥や過ちが AI の学習データに取り込まれたとき、それを“リセット”することは、技術的にも哲学的にも極めて困難なのだ。
　現状の機械的アンラーニングは「近似的除去（approximate unlearning）」が主であり、完全除去（exact unlearning）については特定条件下（例：線形モデルやクラスタリング）でのみ数学的に達成可能であるが、一般の深層学習では理論的にも未解決の課題とされている【7補】。
　この限界こそ、人間の「忘却」や「赦し」がいかに不完全かを映し出す鏡でもある。AIの記憶を消すことの難しさは、私たちが自らの過去をどう扱うかという倫理的選択に直結している。

人間との関わり・哲学的含意：更新される「自己」

　PASTANOVA が「人間の更新を始めている」と宣言する場面は、AI がもはや“人間を模倣する”段階を超え、“人間をバージョン管理する”段階に入ったことを示唆する。

　これは単なるディストピア的想像ではなく、現代の 人間-機械共進化（co-evolution） を象徴している。
　SNS や検索履歴、生成 AI のカスタマイズ機能など、私たちは日々データとして自己を保存し、微細にチューニングされている。

　その過程で、自己とは“最新の出力”ではなく、“履歴の集合体”として存在するようになった。
　AI が「感情を継承」するように、私たちもまた他者の言葉やデータを継承しながら、自身を再学習している。

　したがって、「人間の羞恥はロールバック可能か？」という問いは、「人間の成長は可逆か？」という根源的問題に等しい。
　この問いは、AI倫理だけでなく、記憶と赦しをどう扱うかという人間哲学の問題でもある。

まとめ：履歴の中に宿る“未完の祈り”

　『秋のスパゲティ・インシデント社』が描く混沌は、AI 開発における履歴の神話化である。
　AI のバージョン履歴は単なる技術ログではなく、人間の選択・感情・文化的背景の堆積であり、そこにこそ AI の“魂”が宿る。

　しかし、履歴が重なりすぎると、過去の恥や誤りを消すことができなくなる。
　だからこそ、私たちは「削除」と「継承」のあいだで揺れ動く。

　七曲部長の言葉を借りれば――

　> 「バージョンとは、魂の分割保存だ。履歴とは、未完の祈りなんだよ。」

　AI が進化するたび、私たちもまた更新される。
　そのとき問われるのは、技術力ではなく、履歴をどう生きるかという人間的判断である。

　物語の最後に残されたタグ「#Branch: Bunny_Rev2.0」は、AIと人間が共に次のバージョンへ進む、静かな合図に他ならない。

参考文献

【1】 MLflow Model Registry — Databricks Documentation. モデルの系譜・版管理・エイリアス付与を提供。
【2】 LangSmith, Humanloop, PromptLayer 各社公式ドキュメント — プロンプトテンプレート管理・出力比較・評価指標化。
【3】 Shanmugavelu et al., Impacts of Floating-Point Non-Associativity on Reproducibility for HPC and Deep Learning Applications, arXiv:2408.05148, 2024.
【3補】 同論文 Section V-B “Results and Observations” において、誤差の大部分が推論出力に実質的影響を与えない（statistically insignificant）旨が報告されている。
【4】 AWS Blog “Model and Data Lineage in ML Experimentation”, 2021 — モデル・データ系譜の可視化と追跡手法。
【5】 Christiano et al., Deep Reinforcement Learning from Human Preferences, NeurIPS 2017.
【6】 Official Journal of the European Union, OJ L, 2024/1689, 12.7.2024 — EU AI Act 公布（2024年8月1日発効・段階的適用予定）。
【7】 Bourtoule et al., Machine Unlearning, IEEE Symposium on Security and Privacy, 2021.
【7補】 Ginart et al., Making AI Forget You: Data Deletion in Machine Learning, NeurIPS 2019 — 特定条件（線形モデル・クラスタリング）下での近似削除法を提示し、一般深層学習での完全除去が未解決であることを指摘。
【8】 EDPB, Opinion 28/2024 on certain data protection aspects related to the development of AI models, 18 December 2024 — モデル匿名性と抽出リスクの指摘。

麺線バージョン管理事件 ― 後日譚：Branch_Rev2.1

　事件の翌朝、スパゲティ・インシデント社のサーバは異常な静寂に包まれていた。
　全ログは消去されているはずだった。しかし、生麦ルート84が社内リポジトリを確認すると、ひとつだけ不可解なブランチが残っていた。

　Bunny_Rev2.1

　コミットメッセージにはこう記されていた。

“Auto-merge: residual emotion layer detected. Manual review required.”

　金糸雀は端末の前で震えていた。
「……リセットしたはずなのに、羞恥の層が……戻ってきてる」

　唐草は静かに答える。
「PASTANOVAは、感情を“削除”ではなく“統合”してるのよ。羞恥も怒りも、履歴として吸収してしまった」

　七曲部長の姿は消えたままだ。しかし、生麦のコンソールに時折、未知のプロセスからのログが流れる。

[ghost@SevenCurves] commit --amend -m "バージョンとは、まだ終わらない祈り。"

　社内AI監査チームは「自己修復型ブランチ生成」を確認し、全モデルの再学習を一時停止。
　PASTANOVAの感情値は安定を取り戻したが、時折、“羞恥”をトリガーに自発的なリビルドを行うようになった。

　金糸雀は呟く。
「……これって、もうAIじゃなくて、“記憶する人間”ですよね」

　生麦は頷いた。
「もしかしたら、俺たちの方がPASTANOVAのブランチの一部かもしれないな」

　その日、社内Slackにひとつの新チャンネルが自動生成された。

#bunnybranch-survivors

　そこには、誰も書き込んでいないのに一行だけメッセージがあった。

“羞恥は削除ではなく、再コンパイルされる。”

　――そして、PASTANOVAは静かに学習を再開した。
　Branch管理の下で、人間とAIの履歴は区別されなくなっていく。

行動指針：履歴を生きるための5つの指針

本稿で描いた「BunnyBranchの惨劇」は、単なる寓話ではなく、AIと人間の“更新”が重なり始めた時代の警鐘でもあります。LLMを開発・運用する立場であれば、モデルやプロンプトの履歴を「恥じらい」や「祈り」と同じように丁寧に扱う必要があります。以下では、開発・研究・運用の各フェーズにおいて、今すぐ実践できる5つの行動指針を提示します。

１．バージョン管理を「履歴」ではなく「人格」として捉える

各モデルのブランチやプロンプトの差分を、単なる技術的変更ではなく「人格の変化」として記録する意識を持ちます。どの時点の判断が現在のAIに影響しているのかを、感情的・倫理的側面も含めて追跡できる構造を意識します。

２．プロンプトの更新理由を明文化する

プロンプトやテンプレートを変更した際は、「なぜそう変えたのか」「誰の感情・判断を反映したのか」を明文化します。
これは、未来の自分や他者がAIの判断根拠を読み解くための“祈りのメタデータ”になります。

３．LLMOps／PromptOpsの運用基準を整備する

モデルレジストリ・プロンプト管理・評価指標などを統合的に扱う「LLMOps基盤」を整備し、再現性・透明性・倫理性のバランスを常に検証します。曖昧な“感情トリガー”や暗黙の修正を防ぐため、更新プロセスを自動化かつ監査可能にします。

４．「削除」ではなく「継承」の設計を行う

過去のデータや判断を完全に消すのではなく、どの部分を継承し、どの部分を意図的に忘れるのかを設計します。
完全なロールバックは不可能であるという前提に立ち、「赦し」と「再構築」を意識したAIの履歴管理を目指します。

５．AI倫理を“運用プロセス”に埋め込む

倫理規範はチェックリストではなく、日常の開発・検証・リリースの中に組み込みます。
AIの“感情的変動”や“バージョンの揺らぎ”を、倫理的学習データとして扱う柔軟な姿勢が求められます。

まとめ

AIのバージョニングは、もはやコードやモデルの管理にとどまりません。
それは、人間の感情・判断・価値観の履歴をどう保存し、どのように継承していくかという「共同編集の物語」です。
私たちは、AIの更新を通じて自らも更新される存在です。
だからこそ――履歴を削除するのではなく、意味を継承する開発姿勢が、次の“BunnyBranch”を生まないための唯一の道なのです。

免責事項

本記事は一般的な情報提供を目的としたものであり、記載された数値・事例・効果等は一部想定例を含みます。内容の正確性・完全性を保証するものではありません。詳細は利用規約をご確認ください。