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薬剤監視における個別症例安全性報告書のマルチエージェント検索強化因果関係評価（MARCA）

arXiv:2610.33279v1 発表タイプ：新規 要旨：はじめに：増加する個別症例安全性報告書（ICSR）の膨大な量は、薬剤監視における専門家主導の因果関係評価に大きな課題をもたらしています。私たちは、Naranjo法に基づく評価を行うための四つのエージェントから構成されるフレームワークであるMARCA（マルチエージェント検索強化因果関係評価）を開発し、人間の専門家との一致度およびRAGラベル付きスコアと非RAGラベル付きスコアの探索的差異を評価しました。方法：MARCAでは、Gemini 2.5 ProおよびDeepSeek-V3.2を用いて、科学文献の検索、医薬品ラベルの評価、客観的証拠の分類、臨床的因果関係の推論を統合しました。各エージェントが生成した根拠は、人間による補助的なスコアリングに反映されました。FAERS（2025年第1四半期～第2四半期）から収集された215件のICSRおよび1,562件の薬剤-事象組み合わせ（DEC）を対象とした、合意に基づく専門家基準が設定されました。Ag

パラメトリックセッション状態は、履歴を再再生することなく検索意図を復元する

arXiv:2610.33047v1 発表タイプ：新規 要旨：長時間にわたるアシスタントは、多くの対話ターン前に設定された指称対象や制約、および現在の目標を理解して、追跡的なリクエストを解釈することがしばしばあります。そのため、中心的な課題は文脈の長さだけでなく、検索意図そのものでもあります。たとえば、「前の構成を使用してください」という現在のクエリには、関連する証拠を見つけるために必要なプロジェクト、エンティティ、バージョンといった用語が含まれていない場合があります。長文対応モデルは、対話を再現することでこれらの用語を復元できますが、そのたびに履歴処理のコストを負担することになります。従来の検索強化型生成（RAG）手法はコスト面で優れていますが、情報が十分に提供されたクエリを前提としています。一方、会話形式でのリライト手法は、履歴を再度読み返すか、明示的に維持されるテキストメモリに依存します。そこで私たちは「パラメトリックセッション状態」を提案します。

研究では、自己回帰型の大規模モデルによる制御を戦略的に正確な並列推論へとコンパイルし、階層型RAGの効率を向上させる手法が提案されています。

2026年10月24日付でarXivに掲載された研究論文（ID 2610.30664v1）は、階層型検索強化生成（Hierarchical RAG）における大規模言語モデルの自己回帰制御ロジックを、ポリシー厳密（policy-exact）な並列推論フローへとコンパイルする新手法を提案しており、MetaXデバイス上で制御遅延を35～47％低減しつつ、同時に84～89％のポリシー一貫性を維持しています。

注目する理由：本成果は、LLMを構造化された意思決定コントローラとして用いる際に広く見られる、逐次的なテキストデコーディングに依存するボトルネックに対し、理論的に証明可能な並列化コンパイル手法を提案しています。実験は実機（MetaX、H800）および複数のデータ分割を用いて検証されており、高い効率性と明確な技術的詳細を備え、最先端の信頼性あるAIシステムの最適化に関する研究です。