AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところすみません。AIの話で部下が『プロンプト設計はショットを入れるよりガイドラインでまとめたほうが良い』と言うのですが、正直何を指しているのかピンと来ません。要するに、例をたくさん見せる代わりにルールだけ渡せば済むということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。簡単に言うと、ここでいう「ショット」はfew-shot chain-of-thought（CoT、few-shot CoT 少数ショット連鎖推論）のように具体例を示してモデルを誘導する手法で、「ガイドライン」は要点や手順を短く列挙して推論のルールを与える方法です。まず要点を3つにまとめて説明しますよ。1）ショットは例示で学ばせる、2）ガイドラインは明示的にルールを与える、3）後者は汎用化しやすいが作り方が鍵になりますよ。
ふむ、要点3つは分かりました。だが現場では『どちらがコスト低く、安定して使えるか』が重要です。投資対効果の観点で見ると、ガイドラインだけで本当にショットを代替できるのですか？
いい質問ですね。経営判断で見るとポイントは3つです。1）作成コスト：ショットは良い例を揃える手間がかかり、ガイドラインは設計力が必要だが一度作れば再利用性が高い。2）保守性：ガイドラインは更新が容易でドリフト対応が速い。3）汎化性能：適切に設計したガイドラインは未知の問いにも強い可能性があります。要するに、短期的にはショットが効く場面もあるが、中長期ではガイドラインのほうが費用対効果が良くなる可能性が高いです。
これって要するに、現場のテンプレや作業手順をルール化して渡すイメージで、毎回サンプルを作る手間を削れるということですか？ただしうちの業務は細かい例外が多くて、ルール化が難しい気もします。
その認識で合っていますよ。良い比喩です。ルール化は最初に手間がいるが、例外をどう扱うかもガイドラインの設計で取り込めます。実務的には3段階で進めると失敗が少ないです。1）現場のコアルールを抽出する、2）自動評価（フィードバック）で弱点を洗う、3）ルールを修正する。このサイクルを回せば例外にも強くなりますよ。
なるほど。自動評価というのは現場で言う検査工程のようなものですか。それがあるとルールの精度を数値で見られると。だとすれば投資判断がしやすい。
その通りです。ここで重要な点を3つにします。1）フィードバック（Feedback）を設けて結果を評価する仕組み、2）ガイドライン（Guideline）で明示的な処理手順を与えること、3）Tree-gather（ツリー収集）で多様なケースを整理すること。これらを組み合わせるフレームワークが研究で提案されています。まずは小さな業務で試すのが得策ですよ。
小さく始めるのは分かりました。現場への落とし込みを考えると、まずどんな業務から着手するべきでしょうか。品質検査と受注対応、どちらが適しているでしょう？
良い観点です。選定基準は3つで考えましょう。1）ルール化しやすさ：定義が明確な業務はガイドライン化が容易である。2）データ可用性：過去の事例が十分あるか。3）ビジネスインパクト：自動化による効果が大きいか。品質検査は定義しやすく評価もしやすいので第一候補になりやすいです。
分かりました。最後に、社内会議で使える簡単な説明フレーズをいただけますか。部下に伝える時に端的に言えると助かります。
もちろんです。会議で使えるフレーズを3つ用意しますよ。1）『まずは小さな工程でガイドライン設計を試し、効果を数値で示します』。2）『ショットは短期のブーストに有効だが、ガイドラインは中長期での費用対効果が高いです』。3）『評価とフィードバックの仕組みを必ず組み込みます』。どれもすぐに使えますよ。
よし、分かりました。自分の言葉でまとめますと、『まずは品質検査など定義しやすい業務で、ルール（ガイドライン）を作り、評価（フィードバック）で改善を回す。短期はショットで補強するが、中長期はガイドライン中心でコスト削減を狙う』という理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論から言うと、本研究は「ショット（few-shot）による例示に頼る従来のプロンプト設計を、明確なルール（ガイドライン）に置き換えてほぼ同等の性能を得られるか」を検証し、ガイドライン中心のプロンプト設計が実用的な選択肢となり得ることを示した点で大きく変えた。ここでいうショット（Shot method、以下ショット）とはfew-shot chain-of-thought（CoT、few-shot CoT 少数ショット連鎖推論）のように具体事例を示して推論の道筋を暗示する手法であり、ガイドライン（Guideline method、以下ガイドライン）は短く要点を列挙して推論のルールを与える手法である。従来はショットが高性能をもたらすことが多く、実務でも例示を集める運用が主流であったが、本研究はガイドラインを自動的に学習・整備するフレームワークを提示し、汎用性と保守性の観点から新たな選択肢を提示している。
基礎的にはプロンプト工学（prompt engineering）という分野の延長線上に位置するが、本研究はプロンプト中の情報表現を「事例（ショット）」から「規則（ガイドライン）」へとパラダイムシフトさせる提案を行っている。これにより、同一の手順が複数の問いに適用できる汎用性が得られ、運用コストの低下や更新頻度の簡素化といった実務的メリットが見込まれる。研究は自動生成されたガイドラインと評価ループを組み合わせ、実データ上での比較実験を通じて実効性を示している。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究では、プロンプト補助手段として主に二つの流れが存在した。1つは良質な例を集めてfew-shotでモデルを誘導するショット中心のアプローチであり、具体例の類似性や多様性が性能を左右する欠点があった。もう1つは人手で設計した指示を用いるアプローチであるが、手作業の負担と設計者の主観性が問題となった。本研究はこれらに対して、データから自動的に要点を抽出してガイドラインを学習するフレームワークを導入することで、ショット依存の課題を軽減し、手作業負担を削減する点で差別化を図っている。
差別化の肝は二点ある。第一に、ショットが直面する「選択と設計の難しさ」をシステマティックに回避するために、データ全体からルール的な知見を抽出する点である。第二に、抽出されたガイドラインを用いることで、モデルが見たことのない問いにも適用できる汎化力を獲得しうる点である。これらにより、運用面でのスケーラビリティ（拡張性）と保守性の向上が期待できる。
3. 中核となる技術的要素
本研究の技術はFeedback（フィードバック）・Guideline（ガイドライン）・Tree-gather（ツリー収集）の三要素から成るフレームワークである。まずFeedbackは出力を自動評価するための仕組みであり、評価結果はガイドライン改善に投入される。次にGuidelineはタスク固有の手順や注意点を簡潔にまとめたものであり、これをプロンプトに組み込むことで明示的な推論方針をモデルに提示する。最後にTree-gatherは多様なケースを構造的に収集・整理する工程であり、例外や分岐を扱うための材料を提供する。
技術的にはLarge Language Model（LLM、LLM 大規模言語モデル）をベースに、ガイドライン生成のためにモデルの自動誘導（autoprompt）技術を活用している。autopromptとはモデル自身や補助モデルにより効果的な指示文を自動生成する手法であり、本研究ではガイドライン抽出の効率化に寄与している。また、ガイドラインの構造化表現を保持することで、忘却や不整合を減らす工夫がされている。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は複数のベンチマークタスクと実データセットを用いて行われ、ショットベースのプロンプトとガイドライン中心のプロンプトを比較した。評価指標は正答率や論理一貫性、さらには人手での修正量など運用に近い観点も含めて設計されている。実験結果では、適切に学習されたガイドラインは多くのタスクでショットに匹敵し、一部のケースでは上回る結果を示した。特に汎化が求められる問いや、例外分岐が多い場面での安定性向上が確認されている。
ただし、ガイドライン単独で常にショットを完全に置換できるわけではない。短期的に高い精度を必要とする特殊事例や、非常に少数の学習事例しかないニッチな問いではショットが有利であった。したがって現実的な最適解はハイブリッドであり、初期導入期にはショットで性能を確保しつつ、並行してガイドラインを設計・改善していく運用が推奨される。
5. 研究を巡る議論と課題
本研究が提示する議論点は運用上のトレードオフと自動化の限界である。運用上はガイドライン設計に専門知識が必要であり、設計ミスは全体の性能低下につながる。また、ガイドラインを自動生成する手法そのものがモデルの挙動に依存するため、誤った抽出が行われるリスクも存在する。さらに、多言語対応や業界特有の専門用語に対する適応性も課題として残る。
研究的な課題は、ガイドラインの表現形式と評価指標の標準化である。現在はタスクごとに最適な表現が異なり、交換性が低い。評価についても既存のベンチマークだけでは運用上の信頼性を十分に評価できないため、実業務に即した評価ループの設計が引き続き必要である。透明性と解釈性の確保も今後の重要な検討事項である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後はまず実業務に即した「小さな実験」を多数回すことが重要である。特に品質検査や受注対応のようなルール化しやすい工程でガイドライン中心の運用を試験的に導入し、評価指標を定めた上で改善サイクルを回すことが現実的な第一歩である。また、ガイドラインとショットの最適なハイブリッド化ルールの探索も重要である。どの段階でショットを補助的に使うか、あるいは完全に置換するかを定める運用ポリシーを整備すべきである。
さらに、ガイドライン生成の自動化精度向上に向けた研究や、業界特有表現への適応手法、評価の自動化基盤の整備が求められる。最後に、経営判断の観点からはROI（投資対効果）を明確に計測するためのメトリクス設計とダッシュボード化を進めることが、導入成功の鍵となる。
検索に使える英語キーワード（会議資料向け）
guideline only prompt, few-shot chain-of-thought (CoT), autoprompt, feedback-guideline-tree-gather, prompt engineering, LLM prompt design
会議で使えるフレーズ集
「まずは小さな工程でガイドライン設計を試し、効果を数値で示します」
「短期的にはfew-shotで性能を確保しつつ、中長期はガイドラインで保守性を高めます」
「評価とフィードバックの仕組みを必ず組み込み、運用で改善を回します」
J. Chen et al., “Can we only use guideline instead of shot in the prompt?”, arXiv preprint arXiv:2409.12979v1, 2024.
