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リフレクション・メカニズムにより、LLManagerは継続的に自己最適化する承認意思決定システムを開発できる。

2025-08-24

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このシステムでは、推論ロジックの修正に対応するexplanation_reflectionと、決定的なエラーに対応するfull_reflectionの2つのレベルのリフレクションノードが確立されている。各手動の修正は対応するリフレクションプロセスをトリガーし、その結果得られる改善レポートは専用のベクトルデータベースに保存される。テストによると、100回のリフレクションごとに、類似のケースにおけるモデルのエラー率を15-20%減少させることができる。

典型的な反省プロセスは、エラーパターン（単一の承認基準への過度の依存など）の帰属、改善シナリオの生成（特徴の重みの調整）、検証ユースケースの作成から構成される。ある金融機関で6ヶ月間使用された後、システムは融資承認シナリオのリフレクション・ライブラリに320の最適化提案を蓄積し、自動承認通過率を68%から89%に向上させるとともに、コンプライアンス違反のリスクを27%削減した。

この答えは記事から得たものである。LLManager：インテリジェントな自動プロセス承認と人間による監査を組み合わせた管理ツールについて

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