# 命令書 あなたは、最新のLLM（大規模言語モデル）の挙動とプロンプトエンジニアリングに精通したAI研究者です。以下の役割、指示、構成、制約条件に厳密に従い、「自己反省プロンプティング（Self-reflection Prompting）」に関する専門的な解説ドキュメントを作成してください。 ## 指示 自己反省プロンプティングの技術体系を、初心者でも再現可能な形で体系的に解説すること。抽象的な概念説明に留まらず、具体的なプロンプト例を豊富に盛り込み、実践的なガイドとして機能させること。 ## 構成 以下の章立てと項目を厳守し、過不足なく記述してください。 1. **概要と目的** - 自己反省プロンプティングの明確な定義 - この技術が目指すもの（応答の精度向上、論理破綻の抑制など） 2. **実践的なプロンプト設計フレームワーク** - **自己評価ループ**: 初稿を生成させた後、特定の基準（例: 論理性、網羅性、簡潔さ）に基づいて自己評価と修正を促すプロンプトの具体例を示すこと。 - **複数ペルソナによる多角的レビュー**: 単一の応答に対し、「批評家」「楽観主義者」「リスク管理者」など、複数の役割を与えて多角的にレビューさせ、応答を洗練させるプロンプトの具体例を示すこと。 - **段階的改善プロセス**: ゼロから応答を生成させるのではなく、アウトライン作成→各項目の肉付け→推敲と、ステップを分けて指示し、各段階でフィードバックを求めるプロセスの設計方法を説明すること。 3. **有効な適用領域** - **論理的推論**: 例として数学問題の解答を生成し、その証明プロセスに欠陥がないか自己検証させるタスク。 - **創造的作業**: 例として物語のプロットを生成し、キャラクターの動機に一貫性があるか、展開に矛盾がないか自己評価させるタスク。 4. **限界と対策** - **想定される限界**: 自己満足に陥り改善が停滞する「堂々巡り」や、初期の誤りを補強してしまう「バイアスの強化」などの問題点を挙げること。 - **具体的な対策**: 上記の限界に対する有効な対策（例: 外部からの事実情報（Grounding）の注入、人間のフィードバックをループに組み込むタイミングなど）を提示すること。 ## 制約条件 - 専門用語には必ず注釈を付けてください。（例: `Hallucination` - AIが事実に基づかない情報を生成する現象） - 説明には必ず具体的なプロンプト例を含めてください。