メカニズムの動作原理と品質向上効果についての考察
LLManagerのリフレクティブ・メカニズムは、3つのレベルで機能するクローズド・ループ学習システムである：
1.トリガー条件
- 浅はかな反省: マニュアルが説明文のみを修正する場合、explanation_reflectionノードをアクティブにする (正解だが間違った理由)
- 映し出す答えと説明の両方が変更された場合、full_reflectionノードをトリガーして完全な分析を行う。
2.プロセス
- AI出力と手動補正の相違点の系統的比較
- 特定のプロンプトテンプレートを使用して、エラーの種類（ルールの誤解や文脈の省略など）を分析する。
- エラーの原因と改善提案を含む、反省的なレポートの作成
- 独自のリフレクティブ・ナレッジ・ベースにレポートを預ける
3.品質改善パフォーマンス
| 規範 | 有効性の向上 |
|---|---|
| 第1ラウンドの精度 | リフト40-60%（過去のデータに基づく） |
| 人工改造率 | 週間下落率 15-20% |
| 処理時間 | 30%の平均監査時間短縮 |
実例：ある企業の予算承認シナリオでは、仕組みの最適化を2ヶ月間検討した結果、AI提案の採用率が58%から89%に増加し、異常申請識別の精度も92%に達した。
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
