Zenn AI ・ 2026-09-02
原題: AIに酷評を頼んでも和らぐ理由を先に聞き、プロンプトを2段階で書き直す
LLMに「遠慮せず酷評してください」と指示しても、改善案や婉曲表現が混ざる理由を分析した。対策として、まず理由を聞き、次に依頼文に変換する2段階プロンプトを提案。同一モデル・入力でも出力の断定度が変わることを実証した。
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LLMの出力品質向上に向け、まずミスやブレの原因を特定し、段階的なルールや実行方法で改善を図る流れが見られた。プロンプト内の注意書きだけではミスを防げない課題に対し、ポカヨケの概念を応用したルール設計が提案され、次に1回目の実行状態が判定ブレの要因であることが検証された。表形式データのラベル省略が列の取り違えを招く条件も明らかになり、Few-shotプロンプトにおける末尾の例のみの模倣現象や、過剰な確定性が要求分析に及ぼす危険性も報告された。その後、LLMの出力に含まれる婉曲表現や改善案の混在を抑制する手法として、2段階プロンプトによる出力改善が実証された。
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