AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「プロンプトを最適化する」と部下が言い出しまして、正直何を投資すべきか見えません。要するに何が変わるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！端的に言えば、人の好みを使って“どんな伝え方（プロンプト）がより良い出力を得るか”を自動で見つける手法ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
それは、モデルそのものを学習し直すのとどう違いますか？うちの現場では黒箱の外部サービスを使うことも多いんです。
いい質問です。従来はモデルの内部パラメータを微調整する「RLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback、強化学習と人間の評価を組み合わせる手法）」のような方法で性能を合わせていました。今回の考え方は、モデルを変えずに入力の書き方だけを変えることで同じ効果を目指すイメージですよ。
なるほど。で、実務で言うと誰に評価してもらうんです？現場の担当者が毎回点数をつけるのは非現実的に思えますが。
そこがこの手法の肝です。評価は「数値」ではなく「比較の好み（どちらが良いか）」を人に選んでもらいます。二者択一で比べる方が現場でも判断が早く、信頼性も高い場合が多いのです。
これって要するに「A案とB案のどちらがより現場に役立つかを人が選んで、それを元に指示の書き方を改善する」ということですか？
その通りですよ。要点を三つだけに絞ると、1) モデルを変えずに入力を改善する、2) 人は比較で判断する方が楽、3) その比較結果を使って自動的に次の比較候補を出す、という流れです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
自動的に候補を作るって、結局アルゴリズムの仕事ですよね。社内に詳しい人がいないと導入は難しいんじゃないですか。
確かにアルゴリズムは必要ですが、ここで使う考え方は「デュエリングバンディット（dueling bandits）」という比較的単純で理論の効いた手法の応用です。導入は段階的にでき、初期は現場の少人数で比較を取るだけで効果が出る場合が多いんですよ。
運用の労力と費用対効果で言うと、どんな場面で投資する価値がありますか。うちの業務で例を挙げてもらえますか。
例えば製品説明文の自動生成や顧客対応テンプレートの改善です。短時間で比較を集めれば、売上や顧客満足に直結する「言い回し」を見つけられます。要点は三つ、すなわち試験的導入、比較ルールの明確化、改善サイクルの短縮です。
わかりました。最後にもう一つ、現場に根付かせるにはどうすればいいですか。部下が継続して評価をしてくれる仕組みが心配でして。
現場定着は設計次第です。評価作業を短く、日常業務の一部に組み込むこと、評価の成果を可視化して改善効果を示すこと、評価ルールをシンプルにすること。この三点を守れば負担は小さくて済みますよ。
では私の理解で整理します。要するに、人の比較判断を使ってプロンプトの書き方を自動で改善し、結果を短期間で現場に還元するということですね。合っていますか？
完璧です、その理解でまったく合っていますよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1. 概要と位置づけ
結論を先に示すと、本稿で扱う考え方は「モデルを直接変えず、利用者の『どちらが良いか』という比較評価だけを使ってプロンプト（入力指示）の書き方を自動で改善する」点にある。これはブラックボックスな外部大型言語モデル（Large Language Model、LLM）をそのまま使い続けたい企業にとって、投資負担を抑えつつ実務効果を出せる現実的なアプローチである。基礎的には人の比較的判断を学習の信号として扱う点が新しい。応用面では文章生成、画像生成、対話応答の改善に使え、現場で得やすい「二択の好み」を最大限に活かす設計になっている。
具体的には、数値スコアではなく「AとBのどちらが良いか」を人に選んでもらい、その結果を元に次の比較候補をアルゴリズムが選ぶ。これにより現場の判断負担を軽くしつつ、探索を効率化できるという点が重視される。言い換えれば、データラベルのコストを比較的低く保ったまま最適化を進めることが可能だ。投資対効果を重視する経営層にとっては、ブラックボックスモデルを買い替える前に試すべき選択肢と言える。
この位置づけは二つの観点から重要だ。第一に、モデルの再学習や内部改変が難しい運用環境に適していること。第二に、現場の意思決定（担当者の好みや顧客反応）を直接的に反映させられる点だ。どちらも実務での採用障壁を下げる効果がある。製造業のような現場主導の改善活動に相性が良く、短期的に成果を確認できる点が評価できる。
要点は三つに集約できる。モデルを触らずに入力を改善する実用性、人による比較を活かす収集容易性、そしてアルゴリズムで候補選定を自動化して効率的に改善する点である。投資判断としては、初期段階で小さな実験を回し、効果が見えた時点で段階的に拡大する方針が現実的である。
2. 先行研究との差別化ポイント
従来の流れでは「人の評価」を数値化してモデルのパラメータを直接微調整するアプローチが主流であった。代表的な手法はRLHF（Reinforcement Learning with Human Feedback、強化学習と人間評価の組み合わせ）であり、これはモデル内部を最適化して出力を人に合わせる考え方である。しかしこの方法は外部APIをブラックボックスのまま使う場合や、モデルの再学習コストが高い場合に適用が難しい。
本手法はそこを迂回する。数値スコアが得られない場合でも、二者比較という形で容易に得られる人の好みを学習信号に使う点が差別化要素である。技術的にはデュエリングバンディット（dueling bandits）や比較学習の理論を応用し、どの候補ペアを比較すべきかを戦略的に選ぶ点が肝である。これにより収集する比較データを無駄なく使える。
応用面でも差がある。先行手法は主にモデルの微調整前提であるため、外部サービスを変えずに改善を図る必要がある企業では実用性が低い。本アプローチはプロンプトの設計改善という外側からの介入に特化しており、短期での効果測定と現場適合性を優先する企業には有利だ。特に複数ベンダーのモデルを横断して最適な指示を書き分けたいケースに向く。
差別化の本質は、評価信号の取り方と探索戦略の組合せにある。具体的には「人の比較を前提にしたデータ収集」と「比較結果を最大限活用する選択戦略」の二つが融合している点がこの研究の独自性を生んでいる。経営判断としては、既存投資を活かしつつ生産性の改善を狙える点を評価すべきである。
3. 中核となる技術的要素
技術的には三つの要素が中核である。第一に「ペアワイズな人間の好みデータ」の収集、第二に「どの2案を比較すべきかを決める探索戦略」、第三に「比較結果を用いて次の候補を生成する更新メカニズム」である。これらは、いわば現場の意思決定を効率的に収集し、順序立てて改善へつなげるための工程だ。
探索戦略にはデュエリングバンディットの発想が使われる。これは複数の候補の中から有望なものを見つける際、単にランダムに試すのではなく比較の結果を元に次の比較を賢く選ぶことで、必要な比較回数を減らしつつ最適解に近づく理論的根拠を与える。ビジネスにおけるA/Bテストの拡張と考えると理解しやすい。
もう一つ重要なのは応用の柔軟性だ。プロンプトそのものを探索空間として扱えば、文章のテンプレート、指示の文言、あるいは画像生成のプロンプトといった多様な用途に同じ枠組みで適用できる。つまりテクノロジーの本質は「どの指示が人に好まれるか」を効率的に学ぶ汎用的なエンジンと考えればよい。
実装面では、比較を行うUIのシンプル化と結果の可視化が重要だ。現場担当者が日常業務の中で短時間に判断できるようにし、改善効果を分かりやすく示すことで運用コストを抑えることができる。技術と現場設計を両方整えることが成功の鍵である。
4. 有効性の検証方法と成果
有効性の検証は実データを使った比較実験で行われる。具体例としては、テキスト生成や画像生成のプロンプトに対してランダム探索や従来手法と本手法を比較し、短い試行回数でより好まれる出力を得られるかを評価する。評価指標は人の好みであり、数値スコアを用いない点が特徴だ。実験結果は、多くのケースで効率的に好ましい出力に到達することを示している。
さらに応用として、与えられたプロンプトから大量の応答を生成し、その中で最適な応答を選ぶ「応答最適化」の実験も行われた。ここでも人の比較評価を用いることで、最終的に人が好む応答を選びやすくなることが示された。つまりプロンプトの改善だけでなく、生成物の選別にも同じ手法が有効である。
産業応用の示唆として、画像生成のシーン別実験や文章テンプレートの最適化で有意な改善が観測されている。短期的な比較収集でも現場で実感できる効果が出るケースが多く、実務上の採用可能性は高い。検証は理論的背景と実務的効果の両面でおさえられている。
ただし限界もある。比較判断のばらつきや評価者ごとの主観差をどう扱うか、比較数が足りない場面での探索効率などは引き続き議論の対象である。とはいえ現場で迅速に改善を回す用途には現実的なメリットが大きい。
5. 研究を巡る議論と課題
まず議論の中心は「人の比較評価の信頼性」にある。人による主観的な比較は場面や評価者でぶれが生じるため、その補正や集約の方法が課題だ。評価者ごとの好みをモデル化する方法や、多様な評価者から得た比較をどのように統合するかが研究上の争点となっている。
次に、探索効率とコストのトレードオフも重要な課題だ。比較を多く集めればより確かな改善は可能だが、人手コストが増える。アルゴリズムは限られた比較回数で最大限の情報を得るよう設計されているが、現場ごとの最適な運用設計はまだ確立途上である。
また倫理やバイアスの問題も無視できない。人の好みを反映することで特定の嗜好や偏見が強化されるリスクがあり、その検出と緩和策が必要である。企業としては、評価プロセスの透明性と評価者の多様性担保を運用時に設ける必要がある。
最後に技術移転の観点だ。研究成果を実務に落とし込む際、UI設計、評価者トレーニング、効果のKPI化などエンジニアリング以外の要素が成功を左右する。技術的には有望でも、運用設計を怠ると効果が出にくい点に注意が必要である。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後は三つの方向が重要だ。第一に評価者の主観差を扱う統計的手法の改良、第二に少ない比較で効率よく最適化する探索アルゴリズムの改良、第三に実務導入時の運用設計に関するベストプラクティスの確立である。これらに取り組むことで実用性がさらに高まる。
加えて、応用分野の拡大も期待される。カスタマーサポートのテンプレート最適化、マーケティング文言のAB検証補助、画像生成指示のチューニングなど、業務に直結する領域での試行が進めば導入のハードルは下がる。企業は小さなPoC（Proof of Concept）から始めるべきだ。
最後に学習のためのキーワードを挙げる。検索する際は “prompt optimization”, “human preference feedback”, “dueling bandits”, “response selection” などの英語キーワードが有用である。これらを手掛かりに文献を辿れば、理論と実装の両面で深掘りできるだろう。
会議で使えるフレーズ集
「我々はモデルを変えずに入力を書き換えることで、短期で効果を確かめられる可能性がある。」
「評価は二者択一に絞ることで、現場負荷を下げつつ信頼できる判断を集められます。」
「まずは小さな実験で改善効果を可視化し、費用対効果が出れば段階的に拡張しましょう。」
「評価者の主観差を踏まえた統合ルールと可視化が導入の鍵です。」
X. Lin et al., “Prompt Optimization with Human Feedback,” arXiv preprint arXiv:2405.17346v1, 2024.
