いうことが実現できる。エラー内容を観察し、それに合わせる。元のクラス定義を修正する。似たような名前・データ型でも受けいれられるよう、受け入れ側を柔軟に修正する。シードや温度を変えて、バリデーションが通るまで再試行する。富豪的解決:並列で複数候補を生成して良いものを採用。LLMによる方式では出力されるデータに構造データな誤りが生じる可能性がある。モデルだとその頻度は上がる。その場合、以下の考え方で修正するのがよい。ンツを出し分ける機能がある。ようなものを作っている。大量のルール管理(修正)が大変。どのようなルールを作ればいいか分からない。