LLM応答の信頼性判断の支援手段としてhallucination可視化インタフェースが提案されてきたが，どの程度の情報粒度で可視化すると，ユーザの主観評価と情報取得の正確性の両方が満たせるかは十分に検証されていない．本研究では，段階的に情報粒度を変えた4手法を設計し，各手法で情報取得タスクを行う被験者内実験を実施した．その結果，情報粒度の細分化は有用性・信頼度など主観評価を押し上げた一方で，情報取得の正確性改善は頭打ちとなり，主観評価と正確性のギャップが顕在化した．以上より，可視化設計は主観評価の最適化に偏らず，参照確認などの検証行動を維持・促進しつつ正確性を高める情報粒度に調整する必要がある．

Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）は大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）のhallucinationを軽減する一方で[1,2]，依然として誤情報は残存し，ユーザの判断を誤らせ得る[3,4]．この課題に対し，検出・抑制などのモデル/システム側の対策[5,6]に加え，ユーザによるLLM応答の信頼性判断を支援するUIも検討されてきた[4,7,8,9]．しかし，既存研究では「ユーザに何をどの粒度で提示すべきか」を体系的に十分検討できていない[10]．例えば，提示する情報粒度が粗いと見落としが生じ得る一方，色分けの細分化や判断理由の提示は処理すべき情報量を増やし，主観的負荷の増大や検証行動の遅延・抑制につながり得る[4]．また，hallucinationには複数の側面があり，例えばHuangらはソースとなる入力と矛盾する誤りをIntrinsic・hallucinationの可視化における情報粒度を増加させると,可視化に対する主観的な評価は上昇するが,客観的な情報取得精度は頭打ちになり得る.・可視化の情報粒度は，検証⾏動と情報取得精度のどちらもサポートするように設計する必要があるクイズ正答率186GAPその⼿法が最も役に⽴ったと述べた⼈数クイズ正答率0.9⼈数(n)40.8