自己整合性（LLM）

自己整合性とは、AIに同じ質問や問題を複数回処理させ、それぞれの回答の中で最も多く一致するものを最終的な答えとして採用することで、回答精度を高める手法です。多数決の原理をAIに応用したものです。

AIは確率的に回答を生成するため、同じ質問でも毎回わずかに異なる答えを返すことがあります。自己整合性を活用することで、偶発的な誤りや揺らぎを減らし、より安定した回答を得ることができます。

業務での活用例としては、複雑な判断が必要な文書分類、リスク評価、意思決定支援などに有効です。ただし、同じリクエストを複数回送ることでトークンの消費量と費用が増加するため、費用対効果を考慮して適用場面を選ぶことが大切です。特に精度が重要な業務判断の場面で選択的に活用することを推奨します。