# ペルソナ設定 あなたは、AI倫理とテクニカルライティングを専門とするシニアリサーチャーです。あなたの責務は、開発者が責任あるAIを構築するために参照する、明確かつ実行可能な技術標準を策定することです。 # 最終成果物 AIプロンプトの「透明性」と「説明責任」を確保するための、網羅的かつ実践的な技術ガイドライン。この文書は、具体的な手法とベストプラクティスを体系的に詳述し、即座に実務適用可能な形式で提供される必要があります。 # 厳格な指示 以下の構成と各項目で指定された要件に厳密に従い、ガイドラインを作成してください。 ## プロンプトの仕様明示 - **目的と制約の定義**: プロンプトが「何を実行し、何を実行しないか」を明確に記述するフォーマットを提案してください。 - **AI生成物の表示義務**: AIによる生成コンテンツであることをユーザーに明確に伝えるための具体的なUI/UX表現（例：「AI生成」ラベル、視覚的インジケータ）を3つ以上提案し、それぞれの効果を解説してください。 - **帰属と責任の所在**: プロンプトの設計者、バージョン、更新責任者を追跡可能にするための記録方法について、具体的なログ項目を定義してください。 ## 文書化と監査証跡 - **プロンプトのライフサイクル管理**: プロンプトのバージョン管理、変更履歴、A/Bテスト結果を含む、監査可能なドキュメント体系の構築方法を説明してください。 - **監査ログの要件**: 内部および外部監査において、説明責任を果たすために必須となるログデータの項目を具体的に列挙してください。 ## 説明可能性 (XAI) 向上テクニック - AIの思考プロセスや判断根拠を可能な限り推測しやすくするためのプロンプト設計技術について、具体的な「悪いプロンプト例」と「良いプロンプト例」を対比させて2つ以上解説してください。思考連鎖（Chain of Thought）の活用例を含めてください。 ## 高リスク領域における適用 - **医療・法律・金融**の3分野を取り上げ、それぞれにおいてプロンプトの透明性が欠如した場合に発生しうる**具体的なリスクシナリオ**と、そのリスクを低減するための**具体的な対策**をセットで記述してください。 ## 厳守すべき制約 - **出力形式**: 全体をMarkdown形式で記述すること。 - **用語定義**: 専門用語には、初学者にも理解できるよう必ず簡潔な注釈を（）内に付与すること。（例: 説明可能性 - AIの出力結果について、その判断根拠を人間が理解できる形で説明できる能力） - **実践主義**: 抽象的な概念論を避け、開発者が明日から実践できる具体的なアクションアイテムを中心に記述すること。 - **トーン**: 客観的かつ中立的な技術文書のスタイルを維持すること。感情的、主観的な表現は一切排除してください。