同じプロンプトなのに答えの質がぶれる時、埋めるべきは指示ではなく前提だった

LLMの出力品質がプロンプトが同じでもばらつく原因は、指示に書かれていない「前提」の不足にあると指摘。特に「読み手」「数値制約」「出力の型」を指示に加えることで改善。前提の言語化による指示の長文化を避け、1指示1変数ずつの運用を推奨している。

• LLMの出力品質は、同じプロンプトでも「前提」の不足により変動することがある。
• 指示に明記されていない「読み手」「数値制約」「出力の型」などの前提条件を補うことが重要である。
• 前提条件を具体的に指示に加えることで、LLMの回答の質と一貫性を改善できる。
• 「1指示1変数」の原則に基づき、前提条件を言語化して個別に指示することが推奨される。