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。
PromptWizardとAgent Lightning：LLMエージェントの推論精度と実行速度を最大化する設計指針
【ユースケース定義と課題】
最新の市場トレンドを分析し、JSON形式で意思決定支援レポートを出力する自律型エージェントの構築。複雑な論理展開と形式遵守の両立が課題。
入出力の型定義：
入力： ターゲット市場のトピック（例：「生成AIのB2B活用動向」）
出力：
{"thought_process": "...", "analysis_results": [...], "confidence_score": 0.0}形式のJSON
【プロンプト設計のループ】
graph TD A["設計: 命令と制約の定義"] --> B["実行: エージェントによる推論"] B --> C["評価: 精度・形式・速度の検証"] C -->|PromptWizard的アプローチ: 自動命令改善| A C -->|Agent Lightning的アプローチ: 高速推論最適化| A
設計: 役割（Role）と具体的タスク（CoT/Few-shot）の定義。
実行: Gemini 1.5 Pro等のモデルによる推論実行。
評価: 期待したJSON構造か、論理に飛躍がないかをLLM-as-a-Judgeで自動判定。
改善: PromptWizard流に「なぜ失敗したか」を言語化し、命令文を再構成。またはAgent Lightning流に「無駄な推論」を削ぎ落とし、最短経路での出力を促す。
【プロンプトの実装案】
# Role
あなたは高度な市場分析エージェントです。以下の制約を厳守し、論理的な分析レポートを生成してください。
# Constraints
- 出力は必ず指定されたJSONフォーマットのみとすること。
- 分析には必ず「思考プロセス（thought_process）」を含め、客観的証拠に基づいた推論を行うこと。
- 曖昧な表現を避け、具体的な数値や固有名詞を重視すること。
# Step-by-Step Instructions (Chain-of-Thought)
1. 提供されたトピックに関連する最新のトレンドを3つ特定する。
2. 各トレンドがビジネスに与えるインパクトを「機会」と「脅威」の側面から分析する。
3. 分析結果を統合し、信頼スコア（0.0-1.0）と共にJSON形式で出力する。
# Input
Topic: {{topic}}
# Output Format
{
"thought_process": "ステップごとの思考過程",
"analysis_results": [
{"trend": "トレンド名", "impact": "分析内容"}
],
"confidence_score": 0.0
}
【評価指標と誤り分析】
| 評価項目 | 期待される挙動 | 失敗パターン（誤り分析） | 判定重み |
|---|---|---|---|
| 形式遵守 | 完全なJSON構造 | 文末の閉じ括弧不足、Markdown装飾の混入 | 40% |
| 論理一貫性 | thought_processと結果の整合性 |
思考過程で触れていない結論の飛躍（ハルシネーション） | 30% |
| 具体性 | 定量的情報の提示 | 「多くの企業が～」「可能性が高い」等の抽象的表現 | 20% |
| 実行速度 | 5秒以内のレスポンス | 冗長すぎる思考プロセスによるタイムアウト | 10% |
【改良後の最適プロンプト】
PromptWizardによる「反省プロンプト」の導入と、Agent Lightning的な「構造化された思考命令」を統合。
# Role
Strategic Market Analyst (Expert Level)
# Mission
Analyze the given topic and deliver a high-density intelligence report in strict JSON format.
# Processing Rules (Fast-Reasoning)
1. <thinking>: Perform a rapid mental scratchpad. Identify 3 core market drivers.
2. <critique>: Self-correct any hallucinations or vague statements before final output.
3. <output>: Transform findings into the required JSON schema.
# Execution Constraints
- No conversational filler.
- If data is unavailable, state "Data insufficient" within the JSON fields.
- Use ISO 8601 for any dates.
# Target Topic
{{topic}}
# JSON Schema (Strict)
{
"analysis_id": "string (UUID)",
"executive_summary": "string",
"data_points": [{"key": "string", "value": "string"}],
"strategic_recommendation": "string",
"logic_check": "Briefly state why this conclusion is robust"
}
【まとめ】
反復的最適化（PromptWizard流）: 最初から完璧を目指さず、LLMに「自身のプロンプトの弱点」を分析させ、命令文を更新し続けること。
構造的簡潔化（Agent Lightning流）: 推論ステップを
<thinking>タグ等で明示的に分離し、モデルが迷う余地を排除することで、高速かつ正確な出力を得ること。スキーマの強制: JSON等の構造化出力が必要な場合は、プロンプトの最後を
{で始めるか、スキーマ定義を厳密に行い、パースエラーを未然に防ぐこと。
