大規模言語モデルによる翻訳は流暢だが，幻覚や微細な誤訳等の課題が残る．推論時の事後修正により改善する手法があるが，単一モデルによる修正はバイアスに弱く，複数出力の統合手法は入力品質に依存する．そこで本研究では，多様なモデルによる候補生成と個別洗練を経て統合を行う4段階の枠組みを提案する．WMTデータセットを用いた実験の結果，提案手法は既存手法と比較して高いxCOMETスコアを記録した．

大規模言語モデル（LargeLanguageModel;LLM）の急速な発展により，機械翻訳の流暢さは飛躍的に向上した．文脈を考慮した自然な訳の生成が可能になった一方で，原文に含まれない情報を生成する「幻覚（Hallucination）」や，文脈の微細なニュアンスを取り違える意味的な誤りは依然として解決するべき課題である．こうした誤りを修正するために，モデル自体のパラメータを更新することは膨大な計算コストを要するため，近年では生成された翻訳結果を事後的に改善するアプローチが数多く提案されている[1–6]．既存手法は「単一候補の洗練」と「複数候補の活用」に大別される．前者はIterativeTranslationReﬁnement[1]等が代表的で，DUAL-REFLECT[2]は逆翻訳を用いて整合性を検証するが，単一モデルのバイアスや知識不足に弱い．一方，後者は候補選択や統合を行う．最近提案されたMixture-of-Agents（MoA）[5]は生成的統合をLLMのベンチマークで評価して有効性を確認したが，翻訳タスクを対象としたものではない．そこで本研究では，MoAを翻訳に応用し，複数の異なるLLMを用いた生成的統合と逆翻訳による検証・修正に基づく機械翻訳手法を提案する．多様なモデルによる候補生成と個別の洗練を経てから統合を行うことで，単一モデルゆえの制約の解消を目指す．実験の結果，提案手法はxCOMETスコアにおいて高い性能を記録し，本アプローチの有効性を確認した．