なぜプロンプトを直しても、AIの出力は安定しないのか

概要

プロンプト修正の限界を指摘し、「味付け（指示文）」と「動線（設計）」を分離してLLMの精度を段階的に改善する階層的アプローチと評価の重要性を説く。

詳細内容

LLM開発においてプロンプトへの条件追加を繰り返すと、指示が複雑化し却って制御不能になる「継ぎ足し」の罠に陥りがちです。この記事では、問題を「味付け（表現）」と「動線（設計）」の階層に分けて整理することを推奨しています。プロンプト調整はあくまで味付けであり、根本的な不安定さは情報の不足や工程の不備といった「動線」に起因することが多いです。解決策として、仕事を分割して中間結果を検証可能にすること、コンテキストを適切に選択すること、そして20〜50件の実例を「知識・判断・表現」の3軸で評価する堅実なエンジニアリング手法を提示しています。

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