本記事では、150本を超える資料をメタ分析して明らかになったLLMプロンプトの21の性質を紹介します。

モデル性能を引き出す“プロンプト設計”への関心が高まる一方で、どの要素が有効なのか、どのように組み合わせるべきかは試行錯誤の連続です。

そこで今回紹介する研究では、実験・相関分析・事例を横断的に整理し、実務で活かせるプロンプト改善のヒントを提供しています。

この記事を通じて、自分のユースケースに合わせた“効く”プロンプト作りのイメージをつかんでいただければ幸いです。

背景

プロンプトの書き方しだいで、LLMの出力内容は変わります。
そんなプロンプトの良し悪しを評価する際には、実際の出力結果だけを見て判断する方法が使われがちです。たとえば、どれだけ正答率が上がったか、タスクのスコアが改善したかといった「結果ベース」の観点です。しかしこの方法には課題があります。出力の最適化ばかりが進むと、なぜそのプロンプトが効果的だったのかがぼやけてしまい、解釈や再利用が難しくなるといった問題が出てきます。

これは単なる技術的な話にとどまりません。LLMのふるまいを人間が理解できないままでは、信頼性や安全性の面でも不安が残ります。誤ったプロンプト設計が、意図せぬ出力や不適切な挙動を招くおそれもあるためです。

そのような懸念もあり、ユーザーの間ではトップダウンの実践的な工夫が増えています。OpenAIやAnthropicのような企業の資料でプロンプトのベストプラクティスが解説される例も増えており、プロンプトを「結果」ではなく「性質」から見直そうとする動きが広がりつつあります。

とはいえ、いまだにプロンプトの実践的な工夫の視点は体系的に整理しきれていません。どんなプロンプト戦略が有効なのか理解するための手がかりが不足しています。

本記事では、そうしたギャップを埋めるために、150本以上の論文を横断的に読み解いた事例を紹介します。プロンプトの性質に着目した新しい評価の考え方を構築しようという試みです。人間の視点から見て理解しやすく、再利用や比較がしやすいプロンプトのあり方を探るための取り組みです。