生成AIの一種であるAIチャットボットは，対話的に利用者の指示に応えることができる．この機能によって与えられた文書に対する処理(加工・認識など)を行うことも可能である．本稿では，生成AIで文書の情報構造を認識するタスク（文献抽出）を処理するために用いるプロンプトの実験的評価を行う．実験では異なるレイアウトやフォーマットの論文に対して，先行研究の知見を参考にして設計した複数のプロンプトを適用してそれらの評価と知見の検証を行った．

ChatGPT等のAIチャットボットはLLMに基づいて構築されており，自然文による指示(プロンプト)に応えることができる．このシステムは知識を問う質問に対して回答できるだけでなく，与えられた文書の内容を認識して，翻訳・要約・情報抽出などを実行する能力も備えている．一方，与えられたタスクに対して最適なプロンプトを設計するための理論は確立していない．先行研究ではプロンプトの効果を高めるフレーズの報告[4]やLLMの応答の正確さを向上させるプロンプト設計に関する原則の提案[5]がある．本研究では，これらの研究を参考にしてプロンプトを設計し，文献抽出タスクに対する実験によってそれらのプロンプトの有効性を評価する．以下２節では実験の詳細を説明し，３節では実験結果からプロンプトの評価を行う．