大規模言語モデル（LLM）エージェント同士が情報を受け渡す際、メッセージのフォーマットは本当に重要なのか。この問いに対して、既存研究は相反する結論を示してきました。フォーマット最適化の研究ではJSON等の構造化メッセージがコストを削減しても精度を損なわないと報告する一方で、フォーマット制限の研究では構造を強制すると生成品質が低下すると指摘しています。しかし、これまで検証されていなかったのが、メッセージが複数ホップを経由する際の挙動です。複数段階の中継では、単一回の生成よりもむしろコピーの忠実性が支配的になると考えられます。 本研究では、12個のプログラムで生成された原子的事実から成るブリーフを、5つのフォーマット（自由な自然言語、精密命令付き自然言語、JSON、トリプル、キー値）で6ホップにわたって段階的に再符号化し、固定の強力なグレーダーでプログラム的グラウンドトゥルースに対して採点する制御実験を設計しました。2つの中継能力ティア、認知負荷条件、ペアフォーク誤り注入を組み合わせて評価した結果、メッセージフォーマット効果はティアに依存することが明らかになりました。 強い中継エージェントでは、忠実な中継命令の下で、ほぼロスレスな伝達が実現され、いわゆる「伝言ゲーム」の崩壊は発生しませんでした。各ホップの認知負荷を追加してもフォーマットレベルの忠実性は変わらず、生成コストが24～53%上昇しただけです。一方、弱い中継エージェント（1.5B）では6ホップ後の想起率のフォーマット間格差が8.7倍に拡大し、剛構造フォーマットのエンコーディングコストと固定キーJSON形式の漂流耐性という相反する2つのメカニズムにより、中継の過程でフォーマットランキングが反転します。ペアフォーク注入実験では、注入された誤った値は最終ホップまでの83～100%のチェーンで保持され、正しい値の保持率と密接に一致しました。 これらの知見から、構造化されたメッセージフォーマットは誤り訂正コードではなく、忠実性と誤り局所化を実現するチャネルとして機能することが示唆されます。したがって、フォーマット選択は必ず中継パイプラインの最弱リンクに合わせるべきです。