あらかじめ、ChatGPT 4.1 + Web検索さんに
英語のサイトをURLを渡したらMarkdownに落としてさらに日本語に翻訳してCanvasに出来るか伺ったら、（余裕で）出来るということ

でお願いしたら…

盛大に出鱈目で…

まあそうよね…

チャットしていくと
…
Webサイトって難しいんですよね…
だからWebからも事前学習やあと検索やRAGでも元データがあれだから
ハルシネーションが起きるんよ！！！って…

で軽くまとめていただきました。

LLMの信頼性向上と構造化・標準化・オープンプロトコルの重要性

1. はじめに

現代の大規模言語モデル（LLM）は、非構造なWeb情報や膨大なナレッジから「それっぽい答え」を生成する能力に優れていますが、信頼性や正確性、ハルシネーション（幻覚）問題が常に指摘されています。本資料では、その本質的な課題と今後の解決アプローチを、ジェネラルな観点からまとめ、必要に応じて深掘り・リサーチした内容を整理します。

2. LLMの限界：なぜハルシネーションが起こるのか？

2.1 情報取得・抽出時点での課題

Webページは「動的表示」「折りたたみ」「JS/Ajax」など解析困難な構造が多い
サイト構造・HTMLエラー・分割ページ等による情報欠損・文脈逸失
画像、サイドバー、注釈、脚注など埋もれる情報

2.2 非構造データ・曖昧性の伝搬

サイト間で表現や命名規則がバラバラ、時系列のズレ、前後文脈の欠如
部分的・断片的な情報のみ取り込まれるケースも多い

2.3 LLM推論時の問題

即時Web参照やRAGでも「一部しか抽出されない」現象が発生
テーブル・注釈・脚注が飛ばされる、途中で切断される
LLMは”確信度”が高い断片情報でも「正解の全体像」として出力しがち

2.4 ハルシネーション現象

本来なかった仕様・知識が「ありそうな形」で補完・合成される
部分的に正しいが文脈や詳細が違う、という”もっともらしい誤情報”になる

3. 信頼性向上のための構造化・標準化の重要性

3.1 構造化・標準化の意義

データがAPIやスキーマ、セマンティックWeb等で「標準化」されていれば、LLMは文脈を誤認せず正確に理解できる
情報源ごとに異なる“癖”や表記揺れ、断片化を抑止
オープンな仕様やプロトコルに基づいた「一貫性のある知識流通」

3.2 代表的な標準化・構造化技術

OpenAPI/Swagger：Web APIの構造・入出力を記述
schema.org：Webページ・ナレッジのセマンティックマークアップ
MCP（Microsoft Copilot Protocol）：Copilot向けAPI標準化
NL-Web：自然言語とWebサービス・メタデータの橋渡し規格
Open Agentic Web：AIエージェントが連携できるよう行動・意味を記述

3.3 エコシステム進化の波

LLM単体の性能進化では限界
構造化・標準化・オープンプロトコルの普及がAI活用の新たな基盤
データ品質×AI能力×相互運用性の“かけ算”で真の信頼性が生まれる

4. RAGやAIシステム運用での注意点

RAG（Retrieval-Augmented Generation）でも抽出→分割→要約→統合の各フェーズで情報ロスや断片化が起こりうる
適切な「前処理」「粒度設計」「コンテキスト管理」が必須
公式データや標準化ソースを参照・照合する設計が重要

5. 標準化・構造化推進の効果

5.1 LLM・AIの実効性向上

構造化データで学習・推論するほど、LLMの信頼性と精度は向上
“AIが人間と同じ前提・背景知識で推論”できる世界へ

5.2 ハルシネーションの抑止

メタデータ・スキーマ化された情報なら「確実な裏付け」が取りやすい
“部分情報からの自己補完”による幻覚リスクを根本抑止

5.3 社会・産業的な波及効果

標準APIやメタデータの普及で業界・サービス横断のデータ連携が容易に
人力検証負荷の低減、AI活用の大衆化と自動化へ

6. 今後の展望・まとめ

LLMの能力だけでなく「データ品質」「構造化・標準化」の両輪で信頼性を担保する時代
MCP、NL-Web、Open Agentic Web等の包括的推進がカギ
これら標準化イニシアチブが社会・ビジネスで広がるほど“AIネイティブ社会”の実現が加速

7. 参考・リサーチ元

（ご要望あれば各分野・プロトコルの詳細・導入事例も深掘り可能です）

ChatGPT さんに英語のサイトの翻訳をお願いしたら…

LLMの信頼性向上と構造化・標準化・オープンプロトコルの重要性

1. はじめに

2. LLMの限界：なぜハルシネーションが起こるのか？

2.1 情報取得・抽出時点での課題

2.2 非構造データ・曖昧性の伝搬

2.3 LLM推論時の問題

2.4 ハルシネーション現象

3. 信頼性向上のための構造化・標準化の重要性

3.1 構造化・標準化の意義

3.2 代表的な標準化・構造化技術

3.3 エコシステム進化の波

4. RAGやAIシステム運用での注意点

5. 標準化・構造化推進の効果

5.1 LLM・AIの実効性向上

5.2 ハルシネーションの抑止

5.3 社会・産業的な波及効果

6. 今後の展望・まとめ

7. 参考・リサーチ元

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ChatGPT さんに英語のサイトの翻訳をお願いしたら…

LLMの信頼性向上と構造化・標準化・オープンプロトコルの重要性

1. はじめに

2. LLMの限界：なぜハルシネーションが起こるのか？

2.1 情報取得・抽出時点での課題

2.2 非構造データ・曖昧性の伝搬

2.3 LLM推論時の問題

2.4 ハルシネーション現象

3. 信頼性向上のための構造化・標準化の重要性

3.1 構造化・標準化の意義

3.2 代表的な標準化・構造化技術

3.3 エコシステム進化の波

4. RAGやAIシステム運用での注意点

5. 標準化・構造化推進の効果

5.1 LLM・AIの実効性向上

5.2 ハルシネーションの抑止

5.3 社会・産業的な波及効果

6. 今後の展望・まとめ

7. 参考・リサーチ元

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