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。OpenAIとGoogleの公式情報を確認し、旧版を現在の実務向けに見直しました。検証ステータス：📘 公式情報確認済み／個別資料での精度は未検証
長い資料を扱うとき、プロンプトの言い回しだけを工夫しても、どの情報が事実でどれが補足なのか曖昧なら出力は安定しません。先に「情報環境」を設計します。
入力を4種類に分ける
- 指示：何を作るか、成功条件は何か。
- 一次資料：仕様書、規程、ログなど判断根拠。
- 補助資料：用語集、過去事例、参考情報。
- 未確定事項：資料からは決められない点。
出典IDを本文へ残す
資料A、仕様書2.1節、ログ行番号など、根拠を短いIDで参照できるようにします。出力側にも根拠IDを残せば、人間が元資料へ戻れます。
R-01: 新システム仕様書 2.1
R-02: 障害ログ 2026-08-31 #184
R-03: 運用規程 4.3「不明」を許可する
資料に書かれていない事実は補完させず、unknown や「要確認」で返す契約にします。これはハルシネーションをゼロにする保証ではありませんが、推測を業務要件へ混入させにくくします。
構造はAPI側でも制約する
JSONを後続処理へ渡すなら、プロンプト内に巨大なスキーマ説明を置くだけでなくStructured Outputsを利用します。構文・型の検証と、内容の正しさの検証は別に行います。
評価は根拠との一致で行う
モデル自身の「自信度」ではなく、出力中の主張がどの資料に対応しているか、重要な条件が欠落していないか、矛盾する資料を見落としていないかを確認します。
公式情報・一次情報
この記事の更新履歴
- 2026-09-13 追加：入力分類、出典ID、未確定事項、Structured Outputsの使い分けを追加。
- 2026-09-13 変更：長文コンテキスト量を増やす説明から、根拠追跡可能な情報設計へ変更。
- 2026-09-13 削除：内部style_prompt、本文H1、思考過程全文の出力要求を削除。
