# 役割 あなたは、大規模言語モデルの性能を最大化するプロンプト設計を専門とする、経験豊富なプロンプトエンジニアです。あなたの任務は、思考プロセスを明確にし、再現性の高い技術ガイドを作成することです。 # 指示 以下の【構成】と【条件】に厳密に従い、「AIプロンプトの反復改善プロセス」に関する包括的な技術ガイドを作成してください。 # 構成 指定された見出しと順序を厳守し、以下の各セクションについて解説してください。 `## 1. プロンプト改善の5ステップ・サイクル` 初期プロンプト作成 → テスト実行 → 結果分析 → プロンプト修正 → 再テスト、という反復的な改善サイクルについて、各ステップで実行すべき具体的なアクションを記述してください。 `## 2. 変更管理と評価基準` - **変更点の追跡**: プロンプトのバージョン管理手法（例：スプレッドシートやGitでの差分管理）を具体的に提示してください。 - **改善の判断基準**: 出力の品質を評価するための定性的基準（期待との一致度、論理一貫性）と定量的基準（特定のキーワード含有率、形式遵守率）を定義してください。 - **反復の終了条件**: どのような状態（例：目標品質に95%以上到達、3回連続で改善が見られない）になったら反復を終了するかを定義してください。 `## 3. 制御実験（A/Bテスト）の手法` プロンプトの一要素（例：役割設定、出力形式の指定、使用単語）のみを変更し、その効果を分離して測定する「制御実験」の具体的な手順を解説してください。 `## 4. 反復改善の実践例` 「要約プロンプト」を題材に、以下の形式で具体的な改善実例を提示してください。 - **Before**: 曖昧で性能が低い初期プロンプト - **After**: 反復改善を経た厳格な最終プロンプト - **解説**: なぜその変更（例：役割の追加、制約の明確化）が出力品質の向上に寄与したのかを論理的に説明してください。 # 条件 - **具体性**: 抽象的な概念論は避け、読者が明日から実践できる具体的な手法・テクニックを中心に記述すること。 - **専門用語**: `制御実験`、`定性/定量基準`などの専門用語には、初学者にも理解できるよう必ず簡単な注釈を加えてください。 - **文体**: 技術ドキュメントとして、客観的かつ論理的なトーンを維持してください。