複雑な料金計算をLLMだけに任せない ― 決定表・計算コード・構造化出力で分ける

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のStructured Outputsに関する公式情報を確認し、旧版の「計算過程をLLMへ書かせる」方式を、ルール・計算・出力を分離する設計へ見直しました。

検証ステータス：📘 公式情報確認済み／個別料金ルールでの計算検証は未実施

割引、会員ランク、キャンペーン、税、端数処理が重なると、自然言語だけで計算ルールを運用するのは危険です。LLMは条件整理に使えても、金額の最終計算は決定的なコードへ寄せます。

3つに分ける

先に決定表を作る

| rule_id | condition | operation | order |
| R01 | coupon=true | 10% discount | 10 |
| R02 | rank=gold | 5% discount | 20 |
| R03 | taxable=true | add tax | 30 |

適用順序や端数処理までルールとして管理し、LLMの都度判断にしません。

LLMは入力整形と説明に使う

ユーザーの自然言語を決定表の入力値へ変換したり、適用されたrule_idを人向けに説明したりする用途へ分けます。最終金額は計算コードの結果を正本とします。

まとめ

複雑な計算では、思考過程を長く出力させるより、ルールを決定表に固定し、計算をコードに任せ、結果だけを構造化して受け渡す方が検証しやすくなります。

公式情報・一次情報

• OpenAI API ― Structured Outputs

この記事の更新履歴

• 2026-09-13 追加：決定表・計算コード・構造化出力の3層分離を追加。
• 2026-09-13 変更：LLM計算中心から決定的な計算処理中心へ変更。
• 2026-09-13 削除：内部メタ情報、本文H1、CoT出力、固定税率を含む未検証例を削除。