LLMの隣に「ファクトチェック係」を置く ナレッジグラフ×LLMの実践ユースケース7選
Zenn / 2026/5/6
💬 オピニオンIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
要点
- LLMの出力に対して、ナレッジグラフを根拠として「ファクトチェック係（検証層）」を隣に置く設計思想を紹介しています。
- ナレッジグラフ×LLMの実践ユースケースを「7選」として提示し、単なる生成ではなく根拠確認をワークフローに組み込む考え方を示しています。
- 誤りや不整合の抑制を目的に、参照・照合・根拠提示などの役割分担を行うことで、実運用での信頼性を高める方向性が示されています。
「東京タワーは634mです」と言い切る同僚
ChatGPTが堂々と間違える、というのは2026年でもそれなりに見る光景です。
「東京タワーの高さは634メートルです」みたいなやつ。スカイツリーと混同しています。LLMは知らないことを「知らない」と言うのが苦手で、それっぽい数値を返すように訓練されている側面があります。
人間の同僚が「たぶん634mぐらい」と言ったら、隣で別の同僚が「いやそれスカイツリーだろ」とツッコめば終わる話です。LLMの問題は、ツッコミ役がいないこと。プロンプトを工夫しても、LLM自身は「自分が間違えているかどうか」を判定できません。
その役割を埋めるのが ナレッ...
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