マルチコンポーネントLLM、新指標『組成残差』で全体的不整合性を定量評価
アナニー・コタワラ氏は2026年5月28日(現地時間)、研究論文発表サイトarXiv cs.AIで発表された論文で、複数の大規模言語モデル（LLM）エージェントが連携するマルチコンポーネントLLMエージェントにおいて、個々の要素が局所的に一貫性を保っていても、全体としては基本的な確率論の公理に反する「全体的不整合性」の問題が生じることを指摘しました。同氏はこれを「組成残差eps*」と名付け、実行時に計算可能な新たな評価指標を提案。従来の直感的な問題解決策が効果を発揮しない可能性を示唆し、設計と評価における課題を浮き彫りにしました。