LLM構造化出力、JSON正当でもデータ誤る

大規模言語モデルの構造化出力における制約付き推論は、JSONスキーマ準拠という構文の確実性を解決したが、データの意味的正しさを保証するものではない。BAMLのベンチマークおよび学術研究により、スキーマ検証は型エラーは検知できてもセマンティックな誤りを傍観することが実証されている。制約付き生成はモデルの注意力をフォーマット維持に奪うため、推論精度が通常時よりも3～9ポイント低下し、数学的推論タスクでは15ポイント以上の精度ギャップが生じる。 具体的には、スキーマをクリアしつつパイプラインを静かに破綻させる5つの失敗モードが確認されている。列挙型誤認、確信的な捏造、フィールド間矛盾、分布の収縮、配列の過剰生成である。これらはすべて構文的には正当であり、単なる型チェックや個々入出力の目検では発見が不可能となる。 信頼性の向上には、3層防御アーキテクチャの導入が必須とされる。第1層は既存のスキーマ検証、第2層はビジネスロジックに基づく整合性チェックおよび統計的分布監視、第3層は信頼度スコアや追加検証による不確実性の可視化である。厳格な制約付き生成よりも、自由生成後に構文チェックを行い失敗時に再試行するリサンプリング手法の方が精度面で優位な場合もあり、レイテンシー要件とのバランスを考慮した設計が求められる。 生産環境における構造化出力は、形状の適合確認で終わらせてはならない。スキーマ準拠は品質の下限値に過ぎず、統計的シグナルの継続的監視とセマンティック層の追加検証こそが、実務レベルのデータ信頼性を担保する。