抽出結果の信頼度スコア（Confidence Score）が全体的に低いが、正解率は高い場合の調整アプローチは。

モデルが「慎重」になっている状態であり、実運用上の閾値を下げて調整するか、検証データを含めて再学習させ自信を持たせる（キャリブレーションする）。