これは何の話？ — 事実

HalluCleanはLLMが出力する根拠なし生成（幻覚）を、計画・実行・改稿の三段階で検出し修正する軽量フレームワークです。[1] 追加の教師モデルや外部知識アクセスに頼らず、推論プロセス内で下書き→根拠チェック→手直しを挟むことで、QA、対話、要約、数理文問題、矛盾検出の5領域で改善を示しました。[1]

何がわかったか — 事実

タスク非依存の最小限ルーティングでゼロショット適用を目指し、重要文ごとの根拠確認や計画再利用を組み込むだけで整合性スコアが上がったと報告しています。[1] 評価は論文準拠のデータセット・条件で行われ、外部searchや教師器を呼び出さなくても一定の幻覚抑止が得られることを確認しました。

他とどう違うのか — 比較

多くの幻覚対策は外部検索や専用判定器に依存しますが、HalluCleanは生成プロセスを三段に分割して自省させる設計です。[1] そのため追加インフラなしで既存ワークフローに差し込みやすく、RAGが使えない環境にも持ち込みやすいのが特徴です。

なぜこれが重要か — 本質

“出す前に点検する”フローを標準化できれば、RAGがない場面でも一定品質を確保する選択肢になります。特に社内文章や即時応答のように外部検索が制限されるケースでも、自己検証を1往復差し込むだけでリスクを抑えられます。

どう考え、どう動くか — 見解

例：要約ワークフローに「根拠確認の一往復」を追加する。

  • 重要文だけ根拠チェック用プロンプトを差し込み、証跡をログ化する。
  • ゼロショット設定で5つの検証文脈を準備し、計画→実行→改稿の有無を比較する。
  • 修正前後の事実整合メトリクスを継続記録し、コスト増とのバランスを見る。
    次の一歩：
    ・今日：社内テンプレートに計画→実行→改稿の往復を追加して試験導入する。
    ・今週：QAと要約タスクで3回のA/Bテストを走らせ、整合性と遅延の差を測る。

限界と未確定 — 事実

  • 長文や表形式では根拠箇所の特定が難しく、改善幅が限定的になる可能性があります。
  • 三段プロセスを挟むぶん生成遅延が増え、リアルタイム応答では適用できないシナリオがあります。
  • ゼロショット前提の性能には上限があり、専門領域や高リスク回答では追加監督が必要です。

出典と日付

[1] Yaxin Zhao, Yu Zhang, “HalluClean: A Unified Framework to Combat Hallucinations in LLMs,” arXiv:2511.08916v1 (cs.CL), 公開日：2025-11-12／最終確認日：2025-11-13：https://arxiv.org/abs/2511.08916