複雑な要件を段階的に解体し、LLMの推論精度を最大化する「コンテキストエンジニアリング」の実装ガイド

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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。

複雑な要件を段階的に解体し、LLMの推論精度を最大化する「コンテキストエンジニアリング」の実装ガイド

【ユースケース定義と課題】

散乱した技術資料から一貫性のあるホワイトペーパーを生成。膨大な情報の埋没による指示の不履行と論理矛盾の回避が、高難度タスクの壁となる。

  • 入力の型：非構造化データ（リサーチメモ、議事録、要件定義書）

  • 出力の型：構造化Markdown（章立て、技術詳細、エグゼクティブサマリー）

【プロンプト設計のループ】

graph TD
A["構造的分割"] --> B["段階的推論"]
B --> C["形式検証"]
C -->|精度不足| A

  1. 構造的分割: 巨大なタスクを「骨子作成」「内容肉付け」「トーン調整」の3層に分離する。

  2. 段階的推論: 各ステップで前のステップの出力をコンテキストとして読み込ませ、推論の焦点を絞る。

  3. 形式検証: 最終出力が指定した型（Markdown/JSON）に適合しているか自動チェックする。

【プロンプトの実装案】

複雑な文脈を整理し、LLMに「思考のレール」を敷くためのFew-shot + CoT型プロンプトです。

# Role

あなたは複雑な技術情報を整理し、専門的なホワイトペーパーを執筆するシニア・テクニカルライターです。

# Context

以下の「リサーチ断片」を元に、技術的な一貫性を保ちながらドキュメントを作成してください。
一度に全てを書くのではなく、以下の思考プロセス（Chain-of-Thought）に従って段階的に処理してください。

# Task Steps


1. 提供された断片から「主要な技術的キーワード」を10個抽出する。

2. キーワード間の論理的相関図をテキストで定義する。

3. 全体の章立て（H1-H3）を構成する。

# Reference Data (Few-shot Example)

Input: "次世代分散DBのレイテンシ削減。クエリ最適化エンジンを実装。データ整合性はEventual Consistencyを採用。"
Output Checklist:

- 課題: レイテンシ

- 解法: クエリ最適化

- 制約: 結果整合性

# Research Notes (Input Area)

[ここに複雑な情報をペースト]

# Output Format

## 思考プロセス

(ここにステップ1-3の検討内容を記述)

## 構成案

(ここに最終的な章立てを記述)

【評価指標と誤り分析】

コンテキストが複雑化すると、LLMは「指示の後半」を無視する傾向（Lost in the Middle）や、存在しない事実の捏造（Hallucination）を起こします。

評価項目 評価基準（1-5点） 失敗パターン
指示遵守率 全てのステップ（1-3）が実行されているか ステップ2を飛ばして執筆を開始する
事実整合性 入力データにない独自技術が含まれていないか 既存の別製品の仕様を混同して出力する
構造化品質 指定したMarkdown形式が正しく維持されているか 階層構造が崩れ、Hタグが乱れる
論理一貫性 序盤の主張と終盤の結論が矛盾していないか 前半で推奨した技術を後半で否定する

【改良後の最適プロンプト】

最新LLM（Gemini 1.5 Pro等）の長いコンテキスト窓を活かしつつ、情報の「重要度」を明示的に重み付けした最強プロンプトです。

# System Instruction

あなたは「構造化思考」の専門家です。入力される情報のノイズを除去し、本質的な技術要件のみを抽出してドキュメントを構築します。

# Constraint Rules


1. [PRIORITY: HIGH] 入力データ以外の情報を補完してはならない（ハルシネーションの徹底排除）。

2. [PRIORITY: MED] 専門用語は、初出時に必ず定義を行うこと。

3. [FORMAT] 出力は必ず以下のJSONスキーマに従い、その後にMarkdownの詳細解説を記述すること。

# Information Layering (Context Engineering)


- Layer 1 (Data): <input_data>タグ内の情報を唯一の事実ソースとする。

- Layer 2 (Logic): 事実間の依存関係を明示する。

- Layer 3 (Tone): 公的・学術的なトーンを維持する。

# Implementation

<input_data>
[複雑な情報をここに投入]
</input_data>

## Step-by-Step Execution


1. <input_data>をスキャンし、矛盾する情報をリストアップせよ。

2. 矛盾を解消するための仮説を3案提示せよ。

3. 最も合理的な案に基づき、最終構成を出力せよ。

【まとめ】

実務でコンテキストエンジニアリングを運用するための3つの鉄則：

  1. タグによる階層化: <instruction>, <context>, <example> のようにXMLタグで情報の役割を明確に分ける。

  2. 優先順位の明示: [PRIORITY: HIGH] などのラベルを使い、LLMがどの指示を最優先すべきかガイドする。

  3. 検証ステップの分離: 「生成」と「校閲（検証）」を同一プロンプト内、あるいは別々のAPIコールとして段階的に実行させる。

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