投稿者 global-ai-media 
生成AIシステムが高度化するにつれ、1つのユーザー指示に対して複数の処理を並行して行う「クエリ・ファンアウト（Query Fan-out）」の活用が進んでいます。しかし、最新の研究や実務の現場では、このプロセスがLLMの回答に予期せぬ「ばらつき」を生じさせる要因となることが指摘され始めました。本記事では、この現象のメカニズムと、品質を重視する日本企業が取るべき対策について解説します。
「Query Fan-out」とは何か：高度なAI処理の裏側
生成AIの活用が「チャットボットによる単純な対話」から「複雑な業務プロセスの自動化」へとシフトする中で、システムのアーキテクチャも進化しています。その一つが「クエリ・ファンアウト（Query Fan-out）」と呼ばれる処理パターンです。
これは、ユーザーからの1つのリクエストに対し、システム内部で複数のサブタスク（小さな処理単位）を生成し、並列的にLLMや外部データベースへ問い合わせる仕組みを指します。例えば、「競合3社の最新の財務状況を比較して」という指示があった場合、AIエージェントは「A社の検索」「B社の検索」「C社の検索」という3つのクエリを並列に実行（ファンアウト）し、最後にその結果を統合して回答を作成します。
RAG（検索拡張生成）やAIエージェントなどの高度なシステムにおいて、処理速度と網羅性を高めるためにこの手法は不可欠ですが、同時に新たな品質管理の課題を突きつけています。
並列処理が招く「確率的ゆらぎ」の増幅
LLM（大規模言語モデル）は本質的に確率的なモデルであり、同じ入力に対しても出力が微妙に変化する「非決定論的」な性質を持っています。クエリ・ファンアウトによって問い合わせの回数が増えれば増えるほど、この微細なゆらぎがシステム全体に蓄積・増幅されるリスクが高まります。
最近の調査や実務経験則において、ファンアウトされたクエリの結果を統合する際、情報の優先順位付けや文脈の結合においてLLMが毎回異なる判断を下すケースが確認されています。これは、同じ質問をしているにもかかわらず、実行するたびに結論のニュアンスが変わったり、参照するデータの一部が無視されたりするという「回答の不安定性」につながります。
日本市場における「品質」へのインパクト
日本のビジネス環境において、この「ばらつき」は欧米以上にクリティカルな問題となり得ます。日本の商習慣では、正確性や一貫性が極めて重視されるためです。
例えば、金融機関の社内規定検索システムや、メーカーの製品サポートにおいて、同じ質問に対してタイミングによって異なる回答（例：ある時は「保証対象」と言い、ある時は「対象外」と言うなど）が生成されれば、それは単なる「AIの愛嬌」では済まされず、コンプライアンス違反や信用の失墜に直結します。「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」のリスクに加え、「非一貫性」のリスク管理が、実運用フェーズでは求められるのです。
実務的な対策：アーキテクチャとガバナンス
この問題に対処するためには、単にプロンプトを工夫するだけでは不十分です。システムアーキテクチャレベルでの対策が必要となります。
まず、エンジニアリングの観点からは、LLMのパラメータ設定（Temperatureを0に近づけるなど）で決定論的な挙動を強制することや、ファンアウトさせる処理の粒度を適切に設計することが求められます。また、並列処理の結果を統合する最終段階において、ルールベースのロジックを挟む「ハイブリッド型」のアプローチも有効です。
さらに、評価（Evaluation）のプロセスも重要です。単一の正解があるタスクだけでなく、回答のばらつきを検知するためのストレステスト（同じ質問を100回繰り返して分散を計測するなど）を開発プロセスに組み込むことが、日本企業の実装基準としては必要になってくるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
1. 「一貫性」を新たな評価指標に据える
精度の高さ（正解率）だけでなく、回答の安定性（再現性）をKPIに設定してください。特に顧客対応や意思決定支援にAIを用いる場合、ばらつきの許容範囲を事前に定義する必要があります。
2. 複雑さと制御性のトレードオフを理解する
RAGやエージェント機能を使って何でも自動化しようとすると、クエリ・ファンアウトが増え、制御が難しくなります。最初はシンプルな構成から始め、業務上許容できるリスクレベルに合わせて徐々に複雑さを上げていく「段階的アプローチ」が推奨されます。
3. 人間による最終確認（Human-in-the-loop）の再評価
AIの回答がばらつく可能性があることを前提に、最終的な判断や責任を人間が担うフローを設計に残すことは、日本の組織文化や法規制対応（説明責任）の観点からも極めて合理的です。AIを「全自動マシン」ではなく「優秀だが時々迷うアシスタント」として位置づけ、その出力を人間が監査する体制を整えることが、成功への近道となります。