【ITニュース解説】LLMの期待外れをプロンプトの継続改善で克服する

大規模言語モデル（LLM）は、近年急速に発展し、私たちの仕事や生活に大きな影響を与えつつある技術である。まるで人間が書いたかのような自然な文章を生成したり、複雑な質問に答えたりする能力を持つため、多くの企業や開発者がその活用に大きな期待を寄せている。しかし、実際にLLMを利用する中で、「期待した結果と違う」「なぜか微妙にズレた出力が返ってくる」といった経験をしたことがある人も少なくないだろう。

これは具体的に、ユーザーが頭の中で明確なイメージや目的を持っているにもかかわらず、LLMから返される結果が、そのイメージとはかけ離れていたり、一部が不足していたりする状況を指す。例えば、特定の形式で文書を作成させたい、特定の情報だけを抽出して要約させたい、あるいは特定の条件に基づいたコードを生成させたいといった具体的な意図があるにもかかわらず、LLMは一般的な回答を返してしまったり、無関係な情報を混ぜてしまったりすることがある。このような場合、ユーザーは一度で望む結果を得ることは難しく、何度もLLMへの指示を修正し、試行錯誤を重ねることで、ようやく目標とする出力に近づけていくことになる。

しかし、この試行錯誤のプロセスには課題がある。一度苦労して望む結果を得られたとしても、別の機会に似たような作業をLLMに依頼する際、また同じように指示を出し直したり、一からプロンプトを調整したりする手間が発生することが多い。これは、一度得られたノウハウや成功体験が、なかなか再利用されにくいという非効率性を生み出す。

この問題の本質は、LLMに与える「プロンプト」に、ユーザーが必要とする情報が十分に込められていないことにあると指摘されている。プロンプトとは、LLMに対して私たちが与える指示、質問、あるいは命令のテキストである。LLMは高性能な人工知能ではあるが、人間のように状況を「察する」能力や、暗黙の前提を理解する能力は持ち合わせていない。そのため、人間にとっては当たり前と思えるような文脈、目的、具体的な条件、あるいは禁止事項といった情報であっても、プロンプトの中に明確に含めて伝えなければ、LLMはその情報を考慮せずに回答を生成してしまうのだ。

例えば、ある専門分野のレポート作成をLLMに依頼する場合、その分野の専門用語や、特定の読者層に合わせた表現、あるいはレポートの構成要素、文字数制限、参考文献の記載方法といった細かな指示がプロンプトに不足していると、LLMは一般的な知識に基づいた、表面的な内容のレポートを生成してしまう。ユーザーの頭の中にある「この分野の専門家が読むに足る、質の高いレポート」というイメージとは、かけ離れた結果になってしまうのである。

このような状況は、AIやLLMが「魔法の道具」や「万能の解決策（銀の弾丸）」ではないという認識を、改めて私たちに促す。LLMは確かに強力なツールだが、その能力を最大限に引き出し、期待通りの成果を得るためには、使う側の人間が「いかに適切に、そして具体的に指示を出すか」というスキルが不可欠である。システムエンジニアを目指す初心者にとって、この考え方は非常に重要となる。将来、LLMをシステムに組み込んだり、業務プロセスを自動化したりする際に、ただLLMを呼び出すだけでなく、その入力となるプロンプトの品質が、システム全体のパフォーマンスやユーザー体験に直結することを理解しておく必要があるからだ。

この問題を克服し、LLMを効果的に活用するためには、プロンプトの継続的な改善が鍵となる。これは、一度プロンプトを作成して終わりではなく、LLMの応答を評価し、何が足りなかったのか、どのような指示の仕方がより効果的だったのかを常に分析し、次へと活かしていくサイクルを回すことを意味する。具体的には、プロンプトの中に目的を明確にする、対象読者を指定する、期待する出力の形式やトーンを細かく指示する、具体的な例を提示する、避けたい表現や含めるべきでない情報を明記するなど、多角的に情報を網羅していくことが求められる。

このプロンプトの継続的な改善は、ソフトウェア開発におけるデバッグや品質管理、あるいはユーザーフィードバックに基づいた機能改善のプロセスと共通する部分が多い。システムエンジニアとして、LLMという新しい技術を使いこなすには、単なるプログラミング能力だけでなく、人間の意図を明確に言語化し、それを機械が理解しやすい形に構造化する能力、すなわち「プロンプトエンジニアリング」のスキルが極めて重要になる。このスキルを磨くことで、LLMの「期待外れ」を乗り越え、より高精度で信頼性の高いシステムやサービスを構築できるようになるだろう。