弥生は3月9日、言語処理学会第32回年次大会（NLP2026）にて、R&DチームによるLLM（大規模言語モデル）の回答品質向上に関する研究成果を発表した。
同研究では、LLMが生成する回答文から誤った内容や文脈上不要な情報を自動的に抽出・識別する手法を提案した。LLMは業務効率化など多様な分野で活用されているが、事実誤認（ハルシネーション）や不要な情報の過剰提供が課題となっている。
今回発表された手法により、LLMの出力内容を機械的に検査・補正することが可能となり、AIサービスの正確性向上に寄与するものとされる。また、同社は中小企業向け業務ソフト「弥生シリーズ」に組み込むAIの正確性と信頼性の強化を目指した研究開発を進めている。
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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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