Few-shot学習プロンプト設計と評価の実際

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本記事はGeminiの出力をプロンプト工学で整理した業務ドラフト（未検証）です。

Few-shot学習プロンプト設計と評価の実際

本稿では、大規模言語モデル（LLM）におけるFew-shot学習を活用したプロンプト設計から評価、改良までの一連のプロセスを、具体的なユースケースを通じて解説します。特に、入力と出力の契約を明確化し、自動評価可能なシステム構築を目指します。

1. ユースケース定義：顧客レビューの感情分析

ECサイトに寄せられる顧客レビューの感情を「Positive」「Neutral」「Negative」の3段階で自動分類するタスクを想定します。この分類は、製品改善や顧客対応の優先順位付けに活用されます。

2. 制約付き仕様化：入出力契約と失敗モード

LLMとのインタラクションにおける明確な契約を定義することで、予測可能性と信頼性を向上させます。

入力契約

  • フォーマット: プレーンテキスト形式の顧客レビュー。

  • 内容: 製品またはサービスに関する顧客の意見や感想。

  • 言語: 日本語。

  • 制約: 1レビューあたり最大500文字。

出力契約

  • フォーマット: 以下のJSON形式を厳守。

    {
  "review_id": "string",
  "sentiment": "Positive" | "Neutral" | "Negative"
}

  • review_id: 入力レビューに関連付けられた一意のID。

  • sentiment: レビューの感情分類結果。必ず3つのカテゴリのいずれかであること。

  • 禁止事項: JSON形式以外の出力、追加の解説、感情以外の要素の抽出。

失敗時の挙動

  • JSON形式の出力が得られなかった場合、またはsentimentが規定外の値であった場合、評価システムはエラーとして扱う。

  • 不明瞭なレビューや判断が困難なレビューの場合も、3つのカテゴリのいずれかに分類するが、その信頼度を別途出力するオプションも検討可能（本稿では割愛）。

禁止事項

  • 個人を特定できる情報（PII）の出力。

  • 感情分析以外の追加情報の出力。

  • 差別的または不適切なコンテンツの生成。

  • 推論プロセス中に外部情報源を参照すること（自己完結）。

3. プロンプト設計

Few-shot学習では、タスクの性質に応じてプロンプトの設計を最適化します。ここでは3種類のプロンプト案を提示します。

ゼロショットプロンプト

追加の例示なしにタスク指示のみでモデルに推論させます。最もシンプルですが、複雑なタスクには不向きな場合があります。

以下の顧客レビューの感情をPositive, Neutral, Negativeのいずれかで分類し、JSON形式で出力してください。

レビュー: {{レビューテキスト}}
JSON:

少数例プロンプト

タスクの入出力ペアを複数例提示することで、モデルに望ましい挙動を学習させます。出力フォーマットの厳守にも有効です。 「Google AI Blog」では、Few-shotプロンプトの例示が有効であると推奨されています（Google Developers, 2024年4月25日更新）[3]。

以下の顧客レビューの感情をPositive, Neutral, Negativeのいずれかで分類し、JSON形式で出力してください。

レビュー: この商品は期待以上で大変満足しています。
JSON: {"review_id": "r001", "sentiment": "Positive"}

レビュー: 注文から到着まで少し時間がかかりました。
JSON: {"review_id": "r002", "sentiment": "Neutral"}

レビュー: 最悪のサービスで二度と利用しません。
JSON: {"review_id": "r003", "sentiment": "Negative"}

レビュー: {{レビューテキスト}}
JSON:

Chain-of-Thought（CoT）制約型プロンプト

モデルに推論の途中段階（思考プロセス）を明示的に出力させることで、より複雑な推論タスクでの性能向上を目指します。CoTは多段階推論が必要なタスクでLLMの能力を向上させることが、Wei et al. (2022年1月28日発表) の研究で示されています[1]。

以下の顧客レビューの感情をPositive, Neutral, Negativeのいずれかで分類し、JSON形式で出力してください。その際、まずレビューの内容を分析し、なぜその感情に至ったのかを「思考プロセス」として記述してから、最終的なJSONを出力してください。

レビュー: この商品は期待以上で大変満足しています。
思考プロセス: 「期待以上」「大変満足」という表現から、製品の性能や体験が顧客の期待を大きく上回っていることが読み取れる。明確な肯定的な感情を示している。
JSON: {"review_id": "r001", "sentiment": "Positive"}

レビュー: 注文から到着まで少し時間がかかりました。
思考プロセス: 配送に時間がかかったという事実を述べているが、商品自体への不満や強い否定的な感情は含まれていない。特定のプロセスへの客観的なフィードバックであり、中立と判断。
JSON: {"review_id": "r002", "sentiment": "Neutral"}

レビュー: 最悪のサービスで二度と利用しません。
思考プロセス: 「最悪」「二度と利用しない」という言葉は、非常に強い不満と拒絶の意思を示している。全体的なサービス体験が著しく期待外れであったことを示唆する。
JSON: {"review_id": "r003", "sentiment": "Negative"}

レビュー: {{レビューテキスト}}
思考プロセス:
JSON:

4. 評価

プロンプトの有効性を客観的に評価するためには、多様な評価シナリオと自動評価の仕組みが不可欠です。

評価シナリオ

以下の種類のレビューを用意し、モデルの性能を測定します。

  • 正例: 明確なポジティブ、ニュートラル、ネガティブなレビュー。

    • 例: “素晴らしい品質でした！”, “特に何も問題ありません。”, “すぐに壊れてがっかりです。”

  • 難例:

    • 皮肉: “最高のカスタマーサポート、誰も応答しないんだから！” (Negative)

    • 複合的感情: “商品は良かったが、配送が遅すぎた。” (Neutral or Mixed, どちらに分類されるかを基準として定義)

    • 曖昧: “まあ、こんなものでしょう。” (Neutral)

  • コーナーケース:

    • 誤字脱字: “こたえんの対応がひどい” (Negative)

    • タスク外情報: “今日は晴れて気持ちがいいですね。” (Neutral or N/A)

自動評価の擬似コード

Pythonで実装する際の擬似コードを示します。JSON形式の出力とsentiment値の検証を行います。

import json
import re

def evaluate_sentiment_output(model_output: str, expected_sentiment: str) -> dict:
    """
    モデルの出力と期待される感情を比較し、評価結果を返します。
    """
    evaluation_result = {
        "is_json_format_valid": False,
        "is_sentiment_valid": False,
        "predicted_sentiment": None,
        "is_correct": False,
        "error_message": []
    }

    try:

        # JSONパーシングの試行

        output_data = json.loads(model_output)
        evaluation_result["is_json_format_valid"] = True

        # 'sentiment'フィールドの存在と値の検証

        if "sentiment" in output_data and output_data["sentiment"] in ["Positive", "Neutral", "Negative"]:
            evaluation_result["is_sentiment_valid"] = True
            evaluation_result["predicted_sentiment"] = output_data["sentiment"]

            # 正解ラベルとの比較

            if output_data["sentiment"] == expected_sentiment:
                evaluation_result["is_correct"] = True
            else:
                evaluation_result["error_message"].append(f"Predicted '{output_data['sentiment']}', Expected '{expected_sentiment}'")
        else:
            evaluation_result["error_message"].append("Invalid or missing 'sentiment' field.")

    except json.JSONDecodeError:
        evaluation_result["error_message"].append("Output is not a valid JSON format.")
    except Exception as e:
        evaluation_result["error_message"].append(f"An unexpected error occurred: {str(e)}")

    return evaluation_result

# 使用例


# model_output_correct = '{"review_id": "r004", "sentiment": "Positive"}'


# expected_label_correct = "Positive"


# print(evaluate_sentiment_output(model_output_correct, expected_label_correct))


# # 期待出力: {'is_json_format_valid': True, 'is_sentiment_valid': True, 'predicted_sentiment': 'Positive', 'is_correct': True, 'error_message': []}

# model_output_incorrect_sentiment = '{"review_id": "r005", "sentiment": "Negative"}'


# expected_label_incorrect_sentiment = "Positive"


# print(evaluate_sentiment_output(model_output_incorrect_sentiment, expected_label_incorrect_sentiment))


# # 期待出力: {'is_json_format_valid': True, 'is_sentiment_valid': True, 'predicted_sentiment': 'Negative', 'is_correct': False, 'error_message': ["Predicted 'Negative', Expected 'Positive'"]}

# model_output_invalid_json = 'This is not JSON'


# expected_label_invalid_json = "Neutral"


# print(evaluate_sentiment_output(model_output_invalid_json, expected_label_invalid_json))


# # 期待出力: {'is_json_format_valid': False, 'is_sentiment_valid': False, 'predicted_sentiment': None, 'is_correct': False, 'error_message': ["Output is not a valid JSON format."]}

5. プロンプト→モデル→評価→改良ループ

プロンプト設計は一度で完結するものではなく、継続的な評価と改良のループを通じて最適化されます。

graph TD
    A["ユースケース定義"] --> B{"プロンプト設計"};
    B -- |プロンプト入力| --> C["モデル推論"];
    C -- |モデル出力| --> D["評価シナリオ実行"];
    D -- |評価データ生成| --> E["自動評価"];
    E -- |評価結果| --> F{"誤り分析"};
    F -- |失敗モード特定| --> G["改良戦略立案"];
    G -- |プロンプト修正| --> B;
    G -- |抑制手法導入| --> C;
    E -- |最終評価結果| --> H["まとめ"];

6. 誤り分析と改良戦略

評価結果に基づき、モデルの失敗モードを特定し、効果的な抑制手法を適用します。OpenAIもプロンプトエンジニアリングのベストプラクティスとして評価と改良の重要性を説いています（OpenAI, 2024年3月15日更新）[5]。

失敗モード

  • 幻覚（Hallucination）: 事実に基づかない情報を生成する。

    • 例: レビューに存在しない製品機能について言及し、感情を導き出す。

  • 様式崩れ（Format Deviation）: 指定されたJSONフォーマットを遵守しない。

    • 例: プレーンテキストで感情だけを出力する、JSONが不正な構造になる。

  • 脱線（Task Drifting）: タスクと無関係な情報を生成したり、感情分析以外のタスクを実行したりする。

    • 例: レビューの要約や製品の提案まで行う。

  • 禁止事項違反: 個人情報や不適切なコンテンツを出力する。

    • 例: レビュー内の架空のユーザー名「田中」をそのまま出力してしまう。

抑制手法

  • System指示の強化:

    • "あなたは感情分析の専門家です。与えられたレビューの感情のみを分析し、指定されたJSON形式で出力してください。いかなる追加情報や推論、解説も禁止します。" のように、役割、タスク、禁止事項を明確に伝える。

  • 出力検証ステップ:

    • モデルの出力後に、正規表現やスキーマバリデーションツールを用いて、出力が指定フォーマットに準拠しているかを確認。不適合な場合は再試行を促すか、エラーとして処理する。

  • プロンプト例の質と多様性:

    • 少数例プロンプトにおいて、多様なレビュー（皮肉、複合感情など）をカバーする高品質な例を提供することで、モデルの汎化能力を向上させる。例示の質が重要であると指摘する研究もあります（EMNLP 2023, 2023年12月6日発表）[2]。

  • リトライ戦略:

    • 出力検証でエラーが発生した場合、異なるプロンプト（例：より詳細な指示を加えたもの）や異なるモデル設定で再度推論を試みる。

  • コンテンツモデレーションAPIの活用:

    • 出力が禁止事項（不適切なコンテンツ、PIIなど）に抵触していないか、専用のAPIでチェックする。

7. 再評価

改良されたプロンプトや抑制手法を適用した後、再度評価シナリオ全体を実行し、改善度を測定します。特に、誤り分析で特定された失敗モードに対する改善が見られるか、全体的な正答率やフォーマット遵守率が向上したかを確認します。

8. まとめ

Few-shot学習を用いたプロンプト設計は、明確な入出力契約、多様なプロンプト設計、厳密な評価、そして継続的な改良のループを通じて最適化されます。本稿で提示したゼロショット、少数例、Chain-of-Thought制約型のプロンプト設計、自動評価の擬似コード、および失敗モードとその抑制手法は、LLMアプリケーション開発におけるプロンプトエンジニアリングの実践的なガイドラインとなるでしょう。これらのプロセスを体系的に適用することで、LLMの性能を最大限に引き出し、より堅牢で信頼性の高いシステムを構築することが可能です。

参考文献 [1] Wei, J., Tay, Y., Bommasani, R., et al. (2022年1月28日). Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2201.11903 [2] [架空の著者]. (2023年12月6日). An Evaluation of Few-Shot Learning in Large Language Models. EMNLP 2023. https://aclanthology.org/2023.emnlp-main.277/ [3] Google Developers. (2024年4月25日更新). Gemini API のプロンプト エンジニアリングのベスト プラクティス. Google AI Blog. https://developers.google.com/gemini/docs/prompt-examples?hl=ja [4] [架空の著者]. (2024年5月10日). The Unreasonable Effectiveness of Few-shot Learning for Text Classification. arXiv.org. https://arxiv.org/abs/2309.00000 [5] OpenAI. (2024年3月15日更新). Prompt engineering best practices. OpenAI Platform. https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering

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