2026年01月01日
## 要約：
本研究では、LLMが生成する構造化データの整合性を評価・改善するためのフレームワークを提案。新しい類似度メトリックであるSTEDと、それを活用した整合性スコアリングを開発し、既存の評価指標と比較して優れていることを実証しました。フレームワークを用いることで、モデル選択、プロンプトの改善、不整合性の原因特定が可能となり、信頼性の高い構造化出力生成を実現します。
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## 翻訳：
arXiv:2512.23712v1 Announce Type: new
Abstract: 大規模言語モデル（LLM）は、構造化データの生成にますます活用されていますが、本番環境での利用には出力の一貫性（整合性）が不可欠です。本研究では、LLMが生成する構造化出力における整合性を評価し改善するための包括的なフレームワークを導入します。当社のアプローチは次の要素を組み合わせます：(1) STED（Semantic Tree Edit Distance）、JSON出力を比較する際に、意味的な柔軟性と構造的な厳密性のバランスをとるための新しい類似度メトリックであり、(2) 複数回の生成におけるSTED測定値を集計し、信頼性を定量化する整合性スコアリングフレームワークです。制御されたスキーマ、表現、意味の変動を持つ合成データセットを用いた体系的な実験により、STEDは既存の指標（TED、BERTScore、DeepDiff）と比較して優れた性能（意味的に同等なものに対して$0.86-0.90$の類似度、構造的な乖離に対して$0.0$）を達成しました。ベンチマークとして6つのLLMに当社のフレームワークを適用したところ、Claude-3.7-Sonnetは顕著な整合性を示し、高い温度（$T=0.9$）であってもほぼ完璧な構造的信頼性を維持しているのに対し、Claude-3-HaikuやNova-Proといったモデルは大幅な劣化が見られ、注意深い調整が必要であることがわかりました。本研究のフレームワークは、構造化タスク向けのモデル選択、再現性のある結果のための反復的なプロンプトの改善、不整合性の根本原因を特定するための診断分析など、実用的なアプリケーションを可能にします。本研究は、LLMベースの本番システムにおける信頼性の高い構造化出力の生成を保証するための理論的基礎と実践的なツールを提供します。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.23712)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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