Semantic Dependency Injection（Semantic DI） と クラスタ・アーキテクチャ
「LLMに専門用語をちゃんと教えたのに、どうも意図通りに使ってくれない……」 AIエンジニアなら、一度はこんなフラストレーションを感じたことがあるかもしれません。 ここでは、そんな悩みを解消するために注目され始めている Semantic Dependency Injection（Semantic DI） と クラスタ・アーキテクチャ を紹介してみます。最先端の研究動向からプロンプト設計の実践例まで、いっきに駆け抜けましょう。
なぜ今、Semantic DIが必要？
皆さんはLLMに込み入った質問を投げたときに、「専門用語が変な文脈で使われている」「あきらかに間違ったストーリーをでっち上げられた」といった経験、ありません？ いわゆる“幻覚（hallucination）”や誤読問題ですね。 実はこれ、モデルの“言葉の意味づけ”が曖昧なまま進行するのが一因といわれています。たとえば「熱的振動」という言葉を“物理的な振動”として使いたいのか、“ただの比喩”として使いたいのか。人間なら文脈を見て「あ、今回は比喩だな」と気づけても、LLMはそこを巧みに区別できない。 そこで出てきたのが Semantic DI というアプローチ。これは 「意味」そのものをLLMに注入し、解釈の範囲をコントロールする というアイデアなのです。Semantic Dependency Injectionとは？
ソフトウェア開発の世界にも「Dependency Injection（DI）」という手法がありましたよね？ クラスやモジュールの依存関係を外部から挿し込むことで、内部の結合度を下げるアレです。 これをLLM分野に置き換えるとどうなるか──「オブジェクト」ではなく「語や概念の意味」 を注入します。たとえば、「この会話で『熱的振動』という言葉は物理じゃなくてメタファーだよ」と前もってモデルに教えておく感じです。 こうすれば、LLMが別の意味に勝手に解釈して暴走しにくくなるわけです。「いやいや、それは物理じゃないよ」といった“注釈”を初期段階で入れられるんですね。複数のドメイン知識や比喩が入り乱れる長い会話でも、Semantic DI を使って「各用語はこう定義・こういうスコープで使う」と指定すると、誤った混線や“もっともらしいが的外れ”な答えが出にくくなるというわけです。クラスタ・アーキテクチャの登場
次にもうひとつのキーワード、ChatGPTクラスタ・アーキテクチャ。これは「LLMをひとつの大きな脳みそとして扱うのではなく、複数の小さなAIモジュール（スレッド）をまとめた集団知能として再編成しよう」という提案です。 どういうことかというと、通常のChatGPTは一個の塊で考えを組み立てますよね。でもそれだと文脈の取り違えが起きたとき、ひとたび幻覚モードに入ると「止まるに止まれない」状態に陥りがち。 一方、クラスタ構造では 上位レイヤー（監督役） と 下位レイヤー（ワーカースレッド） に分かれていて、下位AIが並行して推論→上位が「それ矛盾してるよ」とチェック→おかしなスレッドは再実行、という流れになっています。なんとなく「チームを率いるPM(プロジェクトマネージャー)」と「専門分野ごとの担当者チーム」を想像すると分かりやすいでしょう。 この仕組みだと、一人（スレッド）が暴走しても、PMが「はいストップ！」と介入してやり直させられる。結果、最終的な回答で大きな誤りが目立ちにくくなるわけです。Semantic DI × クラスタのタッグで幻覚を抑制
Semantic DIは「そもそも用語や概念の誤解をさせない」ように事前コントロールをかける方法でしたね。そしてクラスタ構造は「万が一誤解が発生しても、他のスレッドと上位AIが見張ってリカバリーする」仕組み。 つまり、「勘違いが起こりにくい上に、起きたとしても被害が広がりにくい」 と二重防御ができるわけです。 たとえば、複雑なプロジェクトで「法的視点」「経済視点」「比喩表現を多用するクリエイティブ視点」などが必要な場合、それぞれを独立した名前空間（= スレッドの専門領域）に区切って考えてもらう。「クリエイティブ視点では『チェーン』は“つながり”の比喩に使うけど、法的視点では“契約の連鎖”を指す」みたいに、Semantic DIで用語をしっかり縛っておけば、お互いの意味が混在しにくいよね、という発想です。プロンプト設計への具体的応用
(1) 用語定義の事前注入
まずは一番手軽な方法。プロンプトの冒頭やシステムメッセージなどで、「これらの用語はこう使ってね」 と一覧を出しておく。 - 例: 「『熱的振動』= メタファー表現です。物理熱力学とは無関係です。」 こう書いておくだけで、モデルが自分の“既存イメージ”に引っ張られて解釈を間違えるリスクを下げられます。特に略語やドメイン固有の用語は徹底的に明文化すると吉。(2) 名前空間をエミュレート
複数の観点が要求される複雑なタスクなら、プロンプトをあえて複数の“セクション”に分けるのも効果的です。 - セクション1は「法律専門家」、セクション2は「倫理専門家」、セクション3は「経済専門家」……という具合に。 - それぞれのセクションでは「他領域の知識を持ち込まないでね」と強く指示。 - 最後に総合セクションで「ここまでの専門家意見を踏まえて総合解答をどうぞ」とまとめさせる。 一人のChatGPTに複数人格を演じてもらうわけですが、これだけでも“クラスタ的”な思考をシミュレートできます。海外でも「3人の専門家プロンプト」などとして流行り始めているテクニックです。(3) JSONなど構造化定義を埋め込む
さらに踏み込むなら、プロンプトにJSONやYAML形式でSemantic DI情報を組み込み、「この設定ファイルのルールに沿って回答せよ」と指示する方法があります。 たとえば、{
"namespace": "ProjectX.Design",
"aliases": {
"重量": {
"type": "physical",
"meaning": "重力下の実質的な重量（比喩は含まない）"
}
}
}
みたいに明文化することで、モデルは「重量＝物理的重量」と認識し、“心理的重み”のような別解釈を避けてくれる、というわけですね。
NVIDIAのNeMo GuardrailsやMicrosoftのGuidanceなどを使えば、出力にも同様の構造制約をかけられるので、興味があれば要チェックです。