大規模言語モデル（LLM）がSQLコードを生成できるようになった一方で、企業システムでの運用には単なる「もっともらしいテキスト」では不十分です。生成されるSQLは構文的に正確であること、ユーザーの権限やスキーマに基づくポリシーを守ること、検証可能な保証を提供すること、そして完全な監査ログを残すことが求められます。こうした厳格な要件に応えるため、研究者らはGRID（Grammar-Railed Decoding）という文法制約付きデコーディングエンジンを開発しました。 GRIDの革新的な特徴は、トークン列ではなく、パーサー設定（字句解析状態とLALR(1)スタック）に基づいて正確な次トークンマスクを生成する点です。LLMが生成するトークンを文法要素に対応させるため、バイト単位のトライ走査と文脈独立・文脈依存の分割を組み合わせています。さらに、ロールベースのアクセス制御を言語レベルで実装し、禁止された動詞や識別子をマスク段階で到達不可能にすることで、セキュリティを確保します。 パフォーマンス面では、Rust実装により1トークンあたり3.6～6.7マイクロ秒の処理時間を実現し、他の既存手法と比較して同等以上の速度を達成しています。Spiderベンチマークでは、制約付きデコーディングが小規模モデル（0.5B）で実行可能性を13ポイント向上させ、チェッカー支援の修復パスを組み合わせることで7Bモデルを94.5%の実行可能率に引き上げます。すべての決定についてハッシュチェーン形式の監査ログを記録し、改ざん検出率は100%を達成しており、コンプライアンス要件にも対応可能です。