この記事について
この記事は、生成AIを活用した自動生成フローで作成しています。LLMへの指示を1か所だけ変え、回答に「根拠」と「不明」を明示させたとき検証しやすさがどう変わるかを、安全なダミーデータで試せる形に整理しています。
検証ステータス：🧪 プロンプト設計例作成済み・特定モデルでの再現性未確認
LLMの回答を仕事で使うなら、「正しそうな文章」を作らせるより、人が検証できる形で出力させる方が重要です。
まず同じ入力で試す
ダミーの社内メモを用意します。
新システムは10月導入予定。担当は総務部。 費用は未確定。研修日は9月25日を候補として調整中。
最初はこう依頼します。
このメモを要約してください。
次に、入力は変えず指示だけを1か所追加します。
このメモを要約してください。 各項目に「入力中の根拠」を付け、入力から判断できないことは「不明」と書いてください。
ここを見る
比較するのは文章のうまさではありません。
費用を勝手に補っていないか
9月25日を確定日として扱っていないか
各結論を元文へ戻って確認できるか
なぜ効くのか
LLMに根拠欄を要求しても、真実性が保証されるわけではありません。ただし、人間側が「どの入力からその結論になったか」を照合しやすくなります。不明 を許可することも、無理な穴埋めを見つける助けになります。
1か所変えてみる
不明 を 要確認 に変え、さらに担当者が後で埋められるチェック欄として使ってみてください。出力を完成文ではなく確認票へ変えると、AI回答をそのまま採用しにくくなります。
仕事で使うなら
議事録、規程要約、障害報告、製品比較では「回答・根拠・不明点」の3列にするとレビューしやすくなります。機密情報や個人情報を投入してよいかは、組織の利用ルールを先に確認してください。
まとめ
良いプロンプトは長い呪文ではありません。人間が検証できる出力構造を指定することが実務では効きます。同じ入力で指示を1か所だけ変え、検証時間がどう変わるか観察してください。
