異なるベンダーのAIで回す『改善ループ』— Multi-LLM Reflectionの設計と導入
この記事で分かること
異なるベンダーのAIモデル（例：OpenAI、Anthropic、Google）を組み合わせて、より高品質な出力を得る「改善ループ（Multi-LLM Reflection）」の設計と導入方法が解説されている。具体的には、あるモデルの出力を別のモデルで批評・修正させるアーキテクチャの設計パターンや、各モデルの役割分担（生成役、評価役）の決め方、実際のプロンプト例が参考になる。
詳細要約
異なるベンダーのAIを組み合わせることで、単一モデルでは得られない高品質な改善サイクルを実現できる。設計の要点は、出力を別のベンダーのLLMに渡して批評・修正させる「Reflection」の連鎖を構築すること。導入時は、各AIの強み（例：あるモデルは生成、別のモデルは批評に特化）を明確に役割分担し、ループ回数や停止条件をあらかじめ設定しておくことが安定運用の鍵となる。