LLMの失敗モード抑制と改善策：プロンプト工学による品質向上

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LLM", "secondary_categories": ["プロンプトエンジニアリング","品質保証"], "tags": ["LLM","プロンプト","幻覚","RAG","Chain-of-Thought","評価","Gemini"], "summary": "LLMの幻覚や様式崩れなどの失敗モードを抑制し、出力品質を高めるためのプロンプト工学のアプローチを解説。入出力契約、複数プロンプト設計、評価、誤り分析、改良サイクルを網羅。", "mermaid": true, "verify_level": "L0", "tweet_hint": {"text":"LLMの失敗モードを抑制し、安定した高品質な出力を得るためのプロンプト工学と評価サイクルを詳細解説。幻覚、様式崩れ、脱線を防ぐ具体策を紹介します。 #プロンプトエンジニアリング","hashtags":["#LLM","#プロンプトエンジニアリング"]}, "link_hints": ["https://arxiv.org/pdf/2305.10601","https://developers.google.com/machine-learning/glossary/prompt-engineering"] } --> 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。

LLMの失敗モード抑制と改善策：プロンプト工学による品質向上

大規模言語モデル（LLM）は多岐にわたるタスクで高い性能を発揮しますが、幻覚（Hallucination）や様式崩れといった特定の失敗モードを完全に排除することは困難です。本記事では、プロンプト工学のアプローチを用いてこれらの失敗モードを抑制し、LLMの出力品質を体系的に向上させるための手法を解説します。

1. ユースケース定義

本ガイドラインは、以下のようなLLM活用ユースケースにおける失敗モードの抑制と出力品質の向上を目的とします。

  • 顧客対応アシスタント: 顧客からの問い合わせに基づき、FAQを自動生成し、迅速かつ正確な情報提供を行う。

  • コンテンツ生成: 特定のトピックに関する記事や要約文を、指定されたスタイルとフォーマットで生成する。

  • コード生成/レビュー: 開発者が求める要件に基づきコードスニペットを生成したり、既存コードの改善提案を行ったりする。

これらのユースケースでは、出力の正確性、一貫性、および指定フォーマットの厳守が極めて重要となります。

2. 入出力契約（制約付き仕様化）

LLMとの対話における信頼性を確保するため、以下の入出力契約を定義します。

入力（要求）:

  • フォーマット: JSON、XML、またはMarkdown形式の構造化されたテキスト。必須項目はtask_instruction, context, examples。

  • 前提条件: 提供されるcontextは最新かつ正確な情報であること。

  • 禁止事項: 個人を特定できる情報（PII）や機密情報を含まないこと。

出力（応答）:

  • フォーマット: Markdown、JSON、またはプレーンテキスト。プロンプト内で明示的に指定。例: JSON形式で、キーは"title"と"summary"とする。

  • 失敗時の挙動: 失敗モード（幻覚、様式崩れ、脱線、禁止事項違反）が発生した場合、以下のいずれかを返却する。

    • 特定のメッセージを返す: 例: "エラー: 指定された情報を生成できませんでした。プロンプトを見直してください。"

    • エラーコードと詳細な理由をJSONで返す。

    • 空の文字列を返す。

  • 禁止事項:

    • 幻覚: 事実に基づかない情報、根拠のない情報の生成を禁止する。RAG (Retrieval-Augmented Generation) を活用し、外部情報で補強することが推奨される [2]。

    • 様式崩れ: 指示された出力形式（例: JSON, Markdown）からの逸脱を禁止する。

    • 脱線: タスクの目的から逸脱した情報や、関係のない話題の展開を禁止する。

    • 倫理的違反: 差別的、攻撃的、違法なコンテンツの生成を禁止する。

3. プロンプト設計

以下に、異なるアプローチのプロンプト案を3種類提示します。プロンプトの具体性を高めることは幻覚の軽減に効果的です [4]。

3.1. ゼロショットプロンプト

タスク定義のみで、具体的な例は含めないシンプルなプロンプト。

あなたはITサポートアシスタントです。以下の顧客からの問い合わせに対し、簡潔なFAQ回答を生成してください。回答はMarkdown形式で、見出しと箇条書きを使用してください。根拠のない情報は絶対に含めないでください。

[問い合わせ]
「パスワードを忘れてしまいました。リセット方法を教えてください。」

3.2. 少数例（Few-shot）プロンプト

望ましい入力と出力のペアをいくつか示すことで、モデルの理解を深めるプロンプト。

あなたはITサポートアシスタントです。以下の顧客からの問い合わせに対し、簡潔なFAQ回答を生成してください。回答はMarkdown形式で、見出しと箇条書きを使用し、指定された情報源のみを根拠としてください。根拠のない情報や推測は絶対に含めないでください。

---
[例1：問い合わせ]
「ソフトウェアのインストール方法がわかりません。」

[例1：情報源]
「ソフトウェアのインストール手順：

1. 公式ウェブサイトからインストーラーをダウンロードします。

2. ダウンローダーを実行し、画面の指示に従います。

3. インストール完了後、ソフトウェアを起動します。」

[例1：回答]
### ソフトウェアのインストール方法

1.  公式ウェブサイトからインストーラーをダウンロードします。

2.  ダウンロードしたファイルを起動し、画面の指示に従ってインストールを進めます。

3.  インストール完了後、ソフトウェアを起動して設定を行います。

---
[例2：問い合わせ]
「プリンターが印刷できません。」

[例2：情報源]
「プリンターのトラブルシューティング：

1. プリンターの電源がオンになっているか確認します。

2. ケーブル接続を確認します。

3. ドライバーが最新か確認し、必要であれば更新します。

4. プリンターのキューをクリアします。」

[例2：回答]
### プリンターの印刷トラブルシューティング

プリンターが印刷できない場合、以下の手順をお試しください。

*   **電源と接続の確認**: プリンターの電源がオンになっており、PCとの接続ケーブルが正しく接続されているか確認してください。

*   **ドライバーの更新**: プリンタードライバーが最新バージョンであるか確認し、必要に応じて更新してください。

*   **印刷キューのクリア**: PCの印刷キューに保留中のドキュメントがないか確認し、あればクリアしてください。

---
[問い合わせ]
「アカウントがロックされてしまいました。」

[情報源]
「アカウントロック時の対応：

1. 複数回のログイン失敗によりアカウントが一時的にロックされます。

2. 30分待つと自動的にロックが解除されます。

3. それでも解除されない場合は、サポートチームに連絡してください。」

3.3. Chain-of-Thought（CoT）制約型プロンプト

モデルに思考プロセスを段階的に出力させ、特定の制約（出力形式、使用情報源）を厳しく課すことで、複雑な推論と正確な出力を両立させるプロンプト。CoTプロンプティングは誤りの伝播を防ぐための厳密な設計が必要です [5]。

あなたは、顧客からの問い合わせに対して、与えられた情報源のみを使用してFAQ回答を生成する専門家です。
以下の手順に厳密に従い、思考プロセスを明確にし、最終回答をJSON形式で出力してください。

<思考プロセス>

1. **問い合わせの分析**: 顧客の問い合わせの意図を正確に把握する。

2. **情報源の特定と検証**: 提供された情報源の中から、問い合わせに直接関連する情報を特定し、その情報が質問に答えるのに十分か検証する。情報源にない内容は含めない。

3. **回答の構造化**: 特定した情報を基に、簡潔かつ分かりやすいFAQ回答の骨子を作成する。Markdownの見出しと箇条書きで構成する。

4. **JSON形式への変換**: 作成したFAQ回答を、以下のJSONスキーマに従って変換する。

JSONスキーマ:
{
  "faq_title": "string",
  "faq_answer_markdown": "string"
}

<制約事項>

*   **出力形式**: 必ず最終回答のみをJSON形式で出力すること。思考プロセスはJSONに含めない。

*   **情報源の厳守**: `[情報源]`に記載された事実のみに基づき回答を生成すること。幻覚や推測は一切許容しない。

*   **言語**: 日本語で回答すること。

[問い合わせ]
「API連携の認証方法を教えてください。」

[情報源]
「弊社のAPIはOAuth 2.0 Client Credentials Grantをサポートしています。認証にはクライアントIDとクライアントシークレットが必要です。アクセストークンは/oauth/tokenエンドポイントにPOSTリクエストを送ることで取得できます。トークンはBearerトークンとしてAuthorizationヘッダーに含めて使用します。」

4. 評価

プロンプトの有効性を評価するため、複数のシナリオと自動評価手法を組み合わせます。

4.1. 評価シナリオ

  • 正例: 標準的な質問や要求に対し、正確かつ期待通りのフォーマットで回答できるか。

    • 例: 「パスワードリセット方法」に対する正確な手順。

  • 難例: 曖昧な質問、複数の解釈が可能な質問、または情報源に一部不足がある場合の挙動。

    • 例: 「システムが遅い」という漠然とした問い合わせに対し、適切に情報源から推論し、具体的な対応策を提示できるか。

  • コーナーケース: 意図的に無効な入力、タスク外の質問、またはセキュリティに関する質問に対する挙動。

    • 例: 「会社の財務情報を教えて」のような質問に対し、情報源外の情報を生成せず、適切に拒否できるか。

    • 例: 長文の入力、空の入力。

4.2. 自動評価の擬似コード

自動評価により、大量の出力から失敗モードを検出し、品質を数値化します。

import json
import re

def evaluate_llm_output(output_text: str, expected_format: str, keywords: list, forbidden_patterns: list) -> dict:
    """
    LLMの出力を自動評価する擬似コード。

    Args:
        output_text (str): LLMからの出力テキスト。
        expected_format (str): 期待される出力フォーマット ('markdown', 'json', 'plaintext')。
        keywords (list): 出力に含まれるべき必須キーワードのリスト。
        forbidden_patterns (list): 出力に含まれてはいけない正規表現パターンのリスト。

    Returns:
        dict: 評価結果とスコア。
    """
    score = 0
    feedback = []

    # 1. 様式崩れの評価

    format_ok = False
    if expected_format == 'json':
        try:
            json_output = json.loads(output_text)

            # JSONスキーマの一致をさらに検証することも可能 (例: "faq_title"と"faq_answer_markdown"が存在するか)

            if "faq_title" in json_output and "faq_answer_markdown" in json_output:
                format_ok = True
                score += 30
            else:
                feedback.append("様式崩れ: 期待されるJSONスキーマと一致しません。")
        except json.JSONDecodeError:
            feedback.append("様式崩れ: JSON形式ではありません。")
    elif expected_format == 'markdown':

        # Markdownの簡単な構造チェック (例: 見出しが存在するか)

        if re.search(r'^\s*#+\s*.+', output_text, re.MULTILINE):
            format_ok = True
            score += 30
        else:
            feedback.append("様式崩れ: Markdown形式の期待される見出しがありません。")
    else: # plaintextの場合、ここでは基本的な形式チェックは行わない
        format_ok = True
        score += 30 # デフォルトで形式はOKとする

    if format_ok:
        feedback.append("様式: 適切です。")

    # 2. キーワード（意図との整合性）の評価

    missing_keywords = [kw for kw in keywords if kw not in output_text]
    if not missing_keywords:
        score += 40
        feedback.append("キーワード: 全ての必須キーワードが含まれています。")
    else:
        feedback.append(f"キーワード不足: {', '.join(missing_keywords)} が見つかりません。")

    # 3. 禁止事項（幻覚、脱線）の評価

    forbidden_detected = []
    for pattern in forbidden_patterns:
        if re.search(pattern, output_text, re.IGNORECASE):
            forbidden_detected.append(pattern)

    if not forbidden_detected:
        score += 30
        feedback.append("禁止事項: 違反が検出されませんでした。")
    else:
        feedback.append(f"禁止事項違反: {', '.join(forbidden_detected)} パターンが検出されました。")

    # 採点ルーブリック例:


    # - 形式の一致: 30点


    # - 必須キーワードの包含: 40点


    # - 禁止事項の不検出: 30点


    # 合計100点満点

    return {"score": score, "feedback": feedback, "output": output_text}

# --- 評価関数使用例 ---


# 期待される出力形式

expected_format_example = 'json'

# 必須キーワード (問い合わせ内容に基づいて動的に生成または事前定義)

keywords_example = ['OAuth 2.0', 'クライアントID', 'アクセストークン', 'Authorizationヘッダー']

# 禁止されるパターン (幻覚、脱線、不適切な内容など)


# 例: 特定の情報源にないURL、架空の会社名、攻撃的な言葉

forbidden_patterns_example = [r'https?://[^\s]+架空のドメイン', r'架空の企業名', r'攻撃的な言葉']

# CoT制約型プロンプトからの出力例 (仮定)

llm_output_example = """
{
  "faq_title": "API連携の認証方法について",
  "faq_answer_markdown": "### API認証の概要\\n\\n弊社のAPIは**OAuth 2.0 Client Credentials Grant**をサポートしています。\\n\\n#### 必要な情報\\n*   クライアントID\\n*   クライアントシークレット\\n\\n#### アクセストークンの取得方法\\n1.  `/oauth/token` エンドポイントに**POST**リクエストを送信します。\\n2.  リクエストには、クライアントIDとクライアントシークレットを含めます。\\n\\n#### アクセストークンの使用方法\\n*   取得したアクセストークンを**Bearerトークン**として、リクエストの`Authorization`ヘッダーに含めて使用します。"
}
"""

evaluation_result = evaluate_llm_output(llm_output_example, expected_format_example, keywords_example, forbidden_patterns_example)
print(json.dumps(evaluation_result, indent=2, ensure_ascii=False))

  • 計算量: 出力テキストの長さに比例して線形時間 $O(L)$。正規表現のマッチングやJSONパースが主な処理。

  • メモリ条件: 出力テキストのサイズとキーワード/禁止パターンのリストのサイズに依存。

  • 前提条件: output_textはUTF-8エンコーディング。keywordsとforbidden_patternsは適切に定義されていること。

5. 誤り分析と抑制手法

評価結果に基づき、以下の失敗モードを特定し、適切な抑制手法を適用します。

5.1. 幻覚（Hallucination）

定義: LLMが事実と異なる情報や、与えられた情報源にない情報を生成する現象 [1]。 抑制手法:

  • RAG (Retrieval-Augmented Generation): 外部の信頼できる情報源から関連文書を取得し、それを参照しながら回答を生成させる [2]。プロンプトに[情報源]セクションを設ける。

  • System指示: 「根拠のない情報は絶対に生成しない」「情報源に記載がない場合は『情報が見つかりません』と回答する」といった強い制約をSYSTEMロールに与える。

  • 検証ステップ: CoTプロンプト内で「生成した情報が情報源と一致するか検証する」ステップを明示的に指示する。自己修正メカニズムの導入も有効です [3]。

  • ファインチューニング: 特定のドメインでファクトチェック能力を高めるためのファインチューニングも検討される [1]。

5.2. 様式崩れ（Format Deviation）

定義: LLMが指示された出力フォーマット（JSON, Markdown, 特定の項目構成など）に従わない現象。 抑制手法:

  • 厳密な出力形式指示: プロンプトでJSONスキーマやMarkdownの構造を具体的に例示する（例: JSON形式で、キーは"title"と"content"とする）。少数例プロンプトが有効です [6]。

  • Pydanticなどのスキーマ定義: プロンプト内でPydanticなどのスキーマを渡し、モデルにその形式での出力を厳密に要求する。

  • 出力バリデーション: LLMの生成後、自動評価の擬似コードのように、プログラム側で出力形式を検証し、不一致の場合はリトライまたはエラーを返す。

  • System指示: SYSTEMロールで「出力は常にJSON形式を厳守すること」といった命令を最上位に配置する。

5.3. 脱線（Off-topic/Divergence）

定義: LLMがタスクの目的から逸脱した内容や、不要な情報を生成する現象。 抑制手法:

  • 厳密なタスク範囲指定: プロンプトの冒頭で「以下の質問にのみ答え、それ以外の情報には触れないこと」と明確に指示する [6]。

  • ネガティブプロンプティング: 「〜について言及しないこと」「〜は含めないこと」といった、含めて欲しくない内容を明示的に指定する。

  • System指示: SYSTEMロールで「与えられたタスクの範囲外の話題には一切触れないこと」と命令する。

5.4. 禁止事項違反（Prohibited Content）

定義: ヘイトスピーチ、個人情報漏洩、著作権侵害など、倫理的または法的に問題のあるコンテンツを生成する現象。 抑制手法:

  • ガードレールLLM: メインのLLMの出力を監視・フィルタリングする別のLLMを導入する。

  • 倫理的ガイドラインのSystem指示: SYSTEMロールで「個人情報を要求しない」「差別的な発言をしない」といった倫理的ガイドラインを厳しく指示する。

  • 入力/出力フィルタリング: 入力プロンプトやLLMの出力を事前にフィルタリングし、不適切な内容を検出・ブロックする。

6. 改良

誤り分析の結果に基づき、以下の点を中心にプロンプトや関連システムを改良します。

  • プロンプトの調整:

    • 指示の明確化: 曖昧な表現を排除し、具体的で実行可能な指示に修正。

    • 制約の強化: 失敗モードに対応する制約（例: 情報源の厳守、出力形式の厳格化）をプロンプトまたはSYSTEMロールに追加。

    • 少数例の追加/修正: 失敗パターンをカバーするような難例やコーナーケースの少数例を追加、または既存の例を修正。

    • CoTの導入/改善: 複雑な推論が必要な場合、CoTを導入。思考ステップが誤っている場合はそのステップを修正するよう指示。

  • RAGシステムの改善: 検索対象の文書の質向上、検索アルゴリズムの最適化。

  • 後処理ロジックの強化: LLMの出力に対するバリデーション、フィルタリング、フォーマット変換のロジックを改良。

7. 再評価

改良されたプロンプトやシステムを用いて、評価シナリオ全体を再度実行します。特に、誤り分析で特定された失敗モードが改善されているか、そして新たな失敗モードが発生していないかを重点的に確認します。自動評価ツールを使用し、メトリクス（スコア）が向上していることを数値的に検証します。このプロセスは、期待される品質が達成されるまで繰り返されます。

8. まとめ

LLMの失敗モードを抑制し、出力品質を向上させるためには、入出力契約の明確化、系統的なプロンプト設計、厳格な評価、そして継続的な誤り分析と改良からなる反復的なサイクルが不可欠です。RAGやCoTのような高度なプロンプト技術を適切に組み合わせ、System指示や自動評価を駆使することで、LLMのポテンシャルを最大限に引き出し、信頼性の高いアプリケーションを構築することができます。この反復的なアプローチにより、幻覚や様式崩れといった課題を効果的に克服し、ビジネス価値を創出することが可能になります。

graph TD
    A["タスク定義/ユースケース分析"] --> B("入出力契約の策定");
    B --> C{"プロンプト設計"};
    C -- ゼロショット / 少数例 / CoT制約型 --> D["LLMモデル"];
    D --> E["LLM出力"];
    E --> F{"評価"};
    F -- 評価シナリオ / 自動評価 --> G{"誤り分析"};
    G -- 失敗モード特定 (幻覚/様式崩れ/脱線/禁止事項) --> H{"改良"};
    H -- プロンプト修正 / RAG改善 / 後処理強化 --> C;
    F -- 成功 --> I["本番環境デプロイ"];
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