フィッシングサイトは利用者を欺いて個人情報や認証情報を盗み取る悪質なサイトで，その被害は大きい．そのためフィッシングサイトを自動的に検知する手法が研究されている．従来は類似性ベースや機械学習ベースのアプローチが研究されてきたが，これらの手法は回避手法に対する堅牢性が不足している．一方，近年，大規模言語モデル（LLM）を用いたアプローチが注目されている．本研究では，LLMの複数の情報を組み合わせて推論を行う能力を生かしたフィッシングサイト検知システムを提案する．さらにその設計と実装を行い，性能の検証を行う．