LLMのプロンプトエンジニアリング FL#98
2025-06-11
LLMのプロンプトエンジニアリング FL#98
雑メモを Claude Sonnet 4 にまとめてもらったものです。
本レポートは、FL#98で議論されたLLM（大規模言語モデル）のプロンプトエンジニアリングに関する知見をまとめたものである。LLMの本質的特性を理解し、効果的な活用方法を探ることを目的とする。
LLMの本質的理解
ドキュメント補完エンジンとしてのLLM
LLMは従来の「質問応答システム」ではなく、ドキュメント補完エンジンとして捉えるべきである。これは以下の観点から重要な認識転換となる：
- ユーザーの問題空間とLLMのドキュメント空間を結ぶ「翻訳作業」が核心
- 文章の自然な流れを意識したプロンプト設計の重要性
- 補完タスクとしての最適化がより効果的
チャット形式への移行の意味
従来の補完形式から対話形式への移行は、単なるインターフェースの変更ではない：
- ユーザビリティの向上と引き換えに、一部の機能的制約が生じる
- 対話的な問題解決プロセスの可能性が拡張される
LLMの制約と限界
技術的制約
- 決定論的分割: 処理の途中で方向転換ができない
- 文字レベル操作の不可: 細かい文字操作が困難
- 視覚的直感の欠如: 空間的・視覚的理解の限界
- 後戻り不可: 一度出力した内容の修正が困難
認知的制約
- パターンの罠: 学習データのパターンに過度に依存
- 思考の深さの限界: 複雑な推論プロセスの制約
- 無関心の谷: 特定の領域での反応の鈍化
設計上の重要な考慮点
アラインメント税
「賢さ」と「良さ」の間にはトレードオフが存在する。これをアラインメント税と呼ぶ：
- 安全性を高めるほど、創造性や柔軟性が制限される傾向
- 均質化された出力 vs 多様性のある出力のバランス
Few-shot Promptingの課題
Few-shot promptingには以下の3つの主要な欠点がある：
- 例示による思考の固定化
- コンテキスト長の制約
- 例示の質による性能の大きな変動
チェーホフの銃の誤謬
プロンプト内の全ての要素が必ず使用されるとは限らない。不要な情報の提供は却って性能を低下させる可能性がある。
実践的アプローチ
問題分解の重要性
LLMに全てを負わせるのではなく、適切な問題分解が重要：
- 各サブタスクをLLMの得意分野に合わせて設計
- 人間とLLMの協働による問題解決プロセスの構築
エージェント化への発展
単純なチャットからエージェントへの発展により、より複雑なタスクへの対応が可能：
- 複数のツールとの連携
- 段階的な問題解決プロセスの実装
結論
LLMのプロンプトエンジニアリングは、技術的制約を理解した上での創造的な活用が鍵となる。制約から生まれる創造性を活かし、適切な問題分解と人間-AI協働のデザインにより、LLMの真の価値を引き出すことが可能である。
今後は、これらの知見を基により実践的なガイドラインの策定と、具体的なユースケースでの検証が必要となる。