ハルシネーションはLLMの役割分担で防げる
Zenn / 4/7/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- LLMのハルシネーションは、単一モデルに丸投げするのではなく役割分担（プロンプト/機能分割）によって抑制できるという考え方を提示しています。
- 生成部分と検証・参照（根拠確認）を分けることで、誤った内容が最終回答に混入する確率を下げる方針が示唆されています。
- RAGなどの外部知識利用と組み合わせることで、根拠のある回答に寄せてハルシネーション対策を実装しやすくする狙いがあります。
- 「防ぐ」ための実装設計（ワークフロー/役割設計）が重要である、という技術ブログとしてのメッセージが中心です。
導入
こんにちは、株式会社ナレッジセンスの須藤英寿です。
今回は、LLMが役割分担することで、ハルシネーションを防ぐ手法「MARCH」について紹介します。
https://arxiv.org/abs/2603.24579
サマリー
LLMの性能の向上とともに、Agentの活躍の場は広がっています。一方で、LLMがより自由に動き人の監視の目が離れるほど、ハルシネーションによる精度の劣化の問題はより大きくなっています。
これに対して「MARCH」は、LLMの役割分担と強化学習で解決しています。LLMを三つの役目に分けて、それぞれの役割のLLMが共同して回答して、強化学習で全体を強化...
Continue reading this article on the original site.
Read original →
