因果推論におけるLLMの構造的迎合の定量化とプロンプトによる抑制

大規模言語モデル（LLM）に外部知識として因果グラフ（DAG）を提示し，因果推論や説明を生成させる手法は実務で重要性を増している．一方，提示されたDAGが誤っている場合，LLMがその構造に過度に同調し誤った説明を補強する「構造的迎合」が生じうる．本研究では，提示されたDAGと真の構造への整合性の差分を「盲従度（ORI）」と定義し，プロンプト介入による抑制効果を検証した．CausalPitfallsを用いた実験の結果，検証指示により迎合は低減する一方，平均主張数が減少するトレードオフが観測された．実運用においては，モデルの指示追従性を考慮し，迎合抑制と有用性のバランスを保つ介入設計の重要性が示唆された．