拓海さん、最近の論文で「CNL-P」ってものが話題だと聞きました。現場導入や投資対効果が気になるのですが、要するに何が変わるのですか。
素晴らしい着眼点ですね！CNL-PはControlled Natural Language for Prompt（制御された自然言語プロンプト）を指し、プロンプトをより構造化して曖昧さを減らすことで人と大規模言語モデル（LLM：Large Language Model）とのインターフェースを安定化できますよ。
つまり、今のプロンプトの書き方を変えればAIの応答が安定するという話でしょうか。現場で使えるかが肝心で、現場での習得は大丈夫ですか。
大丈夫、田中専務。要点は3つです。1つ目は曖昧さの排除で結果の再現性を高める点、2つ目はプロンプトを要件書のように構造化して共同作業しやすくする点、3つ目はNL（Natural Language）からCNL-Pへ自動変換するツールで学習コストを下げる点です。
変えるべきは書き方だけで、プログラミングを覚える必要はないということですか。うちの現場はクラウドやコードに不安があるのです。
その通りです。CNL-Pは「All-in CNL-P」としてプログラムへの依存を減らす設計ですから、非技術者でも扱えることを目指しています。ただし運用やガバナンスは別途設計が必要ですから、ここは投資判断のポイントになりますよ。
これって要するに、プロンプトを仕様書に近い形で書けるようにすることで、担当者が変わっても同じ品質を出せるようにするということ？
まさにそうですよ。素晴らしい着眼点ですね！CNL-Pはプロンプトを構造化した要件書として扱うため、担当者が変わっても意図が残りやすく、テストや自動検査（linting）が効くようになります。
実際に効果があるかは測れるのですか。評価にはコストと時間がかかりますから、導入前に知っておきたいのです。
論文では再現性や品質の一貫性が改善した実験結果が示されていますが、現場での投資対効果を判断するための簡単な試験方法を提案しますよ。まずは小さなユースケースでABテストを回す、次に自動lintで品質をチェックする、最後に運用コストを比較する。これで見積もりが出せます。
その流れなら現場でもやれそうです。最後にもう一度整理しますが、CNL-Pを導入すると我々は何を得られるのですか。
まとめると、1)AIの出力の再現性と品質安定、2)非技術者でも扱える自然言語ベースの仕様化、3)テストと自動検査で運用負荷を下げること、の3つです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。では私の言葉で整理します。CNL-Pはプロンプトを仕様書のように書くことで、AIの出力を安定させ、非エンジニアでも運用可能にする手法ということで合っていますか。
