RAG精度を最大化する「コンテキストエンジニアリング」：情報密度の最適化によるLLMの思考深度向上

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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。

RAG精度を最大化する「コンテキストエンジニアリング」：情報密度の最適化によるLLMの思考深度向上

【ユースケース定義と課題】

膨大な社内規定や技術仕様書をLLMに読み込ませ、矛盾のない実行プランを策定させる。単なる要約ではなく、参照情報の優先順位付けと、文脈（コンテキスト）の動的な整理が困難。

  • 入力型：非構造化テキスト（PDF抽出、Wiki等）

  • 出力型：構造化Markdown（Action Plan形式）および検証用JSON

【プロンプト設計のループ】

graph TD
A["設計: コンテキストの構造化"] --> B["実行: 推論と整合性チェック"]
B --> C["評価: 根拠（Citation）の正確性"]
C -->|改善: ノイズ除去とメタデータ付与| A

  1. 設計：生データを流し込むのではなく、重要度や属性（日付、カテゴリ）をメタデータとして付与し、LLMが「どこを重視すべきか」を設計。

  2. 実行：Chain-of-Thoughtを用い、情報を統合する前に各情報の信頼性を評価させる。

  3. 評価：出力されたプランが、元のコンテキストのどの部分に基づいているかをリンク（引用元）で検証。

【プロンプトの実装案】

# Role

あなたは高度なコンテキストエンジニアです。提供された複数の情報源から、矛盾を解消し、実行可能な「技術導入ロードマップ」を作成してください。

# Context

以下のドキュメント群を分析してください。
<documents>
[Doc1: 2024年セキュリティガイドライン] ...
[Doc2: 現行インフラ構成] ...
[Doc3: 開発チームのスキルセット] ...
</documents>

# Task Instructions


1. **Step-by-step Analysis**: 各ドキュメントから、今回のプロジェクトに関連する制約事項を箇条書きで抽出せよ。

2. **Conflict Resolution**: ドキュメント間で指示が矛盾する場合、[Doc1]を最優先し、その理由を述べよ。

3. **Action Plan Generation**: 以下のフォーマットで出力せよ。

# Output Format

## 1. 導入の前提条件


- (制約事項を記述)
## 2. 段階的実装プラン


- Step 1: ...
## 3. リスクと対策


- (矛盾点への対処を含む)

# Constraint


- 「AIの一般的な意見」は不要。必ず提供された<documents>の範囲内で回答すること。

- 不明な点は「不明」と明記し、憶測で補完しないこと。

【評価指標と誤り分析】

評価項目 採点基準 (1-5) 失敗パターン
情報の忠実性 提供データ外の知識（幻覚）が混入していないか 一般論を述べてしまい、固有の制約を無視する
コンテキスト優先度 指示通り[Doc1]を最優先しているか 日付が古いドキュメントの指示に従ってしまう
形式遵守 指定のMarkdownおよびJSON構造を維持しているか 説明文が長すぎてパースエラーが発生する

【改良後の最適プロンプト】

分析の結果、LLMが「どの情報が最新か」を迷う傾向があるため、システムプロンプトで「時間軸の重み付け」を明示的に定義。

# Role

System Strategist (Context-Aware Agent)

# Execution Logic (Chain-of-Thought)


1. 読み込んだ全情報に [ID][Date][Priority] のタグを内部的に付与せよ。

2. 矛盾を発見した場合、Priority > Date の順で優先順位を自動決定せよ。

3. 結論を出す前に、その根拠となる情報のIDを思考プロセス内で列挙せよ。

# Input Data

<input_context>
{{$DOCUMENT_INPUT}}
</input_context>

# Task

上記コンテキストに基づき、最適な意思決定案を提示せよ。

# Output Schema (Strict)

{
  "summary": "決定事項の概要",
  "plan": ["step1", "step2"],
  "sources": ["DocID_1", "DocID_2"],
  "unresolved_conflicts": ["未解決の矛盾点"]
}

# Constraint


- Output only valid JSON.

- No conversational filler.

【まとめ】

  1. 情報を「流す」のではなく「配置」する：タグ付けや構造化を行い、LLMが注目すべき情報の座標を明示すること。

  2. 優先順位のアルゴリズムを指示する：矛盾が発生した際の「解決ルール（例：日付優先、部署優先）」をプロンプトに組み込むこと。

  3. 思考と出力を分離する：JSON等の厳密な出力が必要な場合は、思考プロセス（Chain-of-Thought）を別のタグ内で行わせ、最終結果のみをパース可能にすること。

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