複数の大規模言語モデル（LLM）エージェントに議論させるマルチエージェント議論は，単一モデルの誤りを相互に訂正できる一方，「強い単一エージェント＋多数決」を上回らない場合も報告されている．本稿は，議論のプロトコルを固定したまま通信トポロジと議論の深さのみを制御し，正解率と多様性の時間発展を系統的に比較する．リング，スター，完全グラフ，Erdős–Rényi，スモールワールド，スケールフリーの6種を対象に，各ラウンドで近傍要約を共有しつつ<final>を出力して多数決で集約した．語彙指標（n-gramエントロピー等）と埋め込み空間における分散を解析すると，(1)疎なリングは混合が遅く初期改善が鈍い，(2)ハブを持つグラフは1–2ラウンドで高精度に達しやすい，(3)語彙多様性と意味多様性は乖離し得る，という傾向が得られた．さらに，日本語タスクへ置き換える際の指標設計上の注意点を議論する．

大規模言語モデル（LLM）は多様な自然言語処理タスクで高性能を示す一方，幻覚や推論誤りが残る．近年は，複数のLLMをエージェントとして並列に走らせ，議論・相互批判・多数決などで最終出力の信頼性を高める枠組みが広く検討されている[3,4,5,7]．しかし，多数の研究が前提とする「全員が全員の発言を毎ラウンド共有する（完全グラフ）」は，計算コストが高いだけでなく，過度な同調（意見の早期収束）を招き得る．一方で，実際の会議・査読・意思決定では，情報共有経路（誰が誰と話すか）すなわち通信トポロジが固定ではない．にもかかわらず，トポロジと議論深さ（ラウンド数）を系統的に比較し，正確度と多様性のトレードオフを定量化した報告は限られている．本稿では，議論プロトコル（プロンプト，更新規則，集約則）を固定し，トポロジと深さのみを変えた比較を行う．特に，(i)疎な規則グラフ（リング），(ii)ハブ中心（スター），(iii)完全グラフ，(iv)ランダム（Erdős–Rényi）[2]，(v)スモールワールド（Watts–Strogatz）[6]，(vi)スケールフリー（Barabási–Albert）[1]を対象に，多様性の変化を語彙・意味の両面から追跡する．本稿の貢献•マルチエージェント議論を通信グラフ上の同期更新として定式化し，トポロジとラウンド数の影響を切り分けて比較する．•語彙指標（n-gramエントロピー等）と埋め込み空間の意味分散を併記し，多様性の指標間の乖離を明示する．•日本語タスクへ置き換える場合に生じる評価上の落とし穴（表記ゆれ・分かち書き・敬体の同調など）を整理し，実験設計の指針を示す．