連しながらも焦点の異なる複数の概念が提案されて大規模言語モデルにおけるプロンプト変動が出力おり、研究間で概念の不統一が存在する。これらはに対する影響について、様々な文脈で研究されてお総じてプロンプト変動に伴う出力の変化を分析すり、用語は多数存在する。本研究は、既存研究で混る枠組みとして用いられてきたが、概念間の境界が在してきた概念を「頑健性」と「可制御性」の二軸曖昧であるため、研究成果を体系的に比較・統合すから再構造化する。さらに、公開データセットを前ることが困難であった。こうした理論的整理の不足提とした従来の分析とは異なり、複雑なタスク構成は、LLMの挙動理解やプロンプト設計指針の確立や追加知識の記述を要するビジネスサービス環境ににとって重要な障壁となっている。着目し、両概念の重要度を体系的に評価した。実験本稿では、混在されている専門用語を整理・統合の結果、我々が考察したタスクにおいては、先行研し、プロンプト変化とLLM出力の関係をより構造究で強調されてきた頑健性よりも、プロンプト意図的に把握するための枠組みとして、頑健性と可制御を確実に反映し必要情報を安定して引き出す可制御性の二点を中心概念として位置づける。これによっ性が実運用において本質的であることが明らかとてプロンプト操作方法を再整理し、プロンプトの意なった。本研究は、ビジネス環境に適したプロンプ味の変化の有無による分類でプロンプトとLLMのト設計指針の再考に寄与するとともに、将来の評価挙動に関する論点を明確化する。指標構築やモデル改善への示唆を提供する。概念と論点を明確化した上で、本研究では実際のビジネスサービスにおけるLLMの応用に焦点を当

てる。先行研究で一般的に用いられてきた公開デー大規模言語モデル（LargeLanguageModel、LLM）タセット上の実験設定に異なり、ビジネスサービスは、近年、多様な自然言語処理タスクにおいて著しにおいては、タスクが複雑であり、LLMに知識を追い性能を示し、実世界の応用を急速に拡大してい加する必要がある。そのため、先行研究がLLMにる。タスクの指示、出力形式、制約条件などを自然対する分析が必ずしも成立するわけではない。本研言語で与えるプロンプトは、LLMの挙動を操作する究では、ビジネス環境において頑健性と可制御性のための主要な手段であり、その設計如何によって得いずれがより重要であるのかを体系的に評価し、現られる出力の品質が大きく変動することが知られて実的な利用条件に基づく観点からLLMのプロンプいる[1,2]。このため、プロンプト設計に関する研究ト依存性を再考する。はモデル利用の実践と理論の双方において中心的な実験結果から、考察されたタスクにおいては、既位置を占めている。実践については、経験則となる存研究で頻繁に指摘されてきた頑健性の不足が必プロンプトエンジニアリングのベストプラクティスずしもビジネス環境で最重要課題ではないことがが報告されており[3,4]、理論については、プロンプ示された。むしろ、プロンプトの意図が確実に反映トの設計がLLMの性能に及ぼす影響[5,6]やLLMされ、タスクに必要な情報を確実に引き出せる可制の性能安定性向上に関する研究[7,8]が多数ある。御性の方が、ビジネスシステムにおいてはより重大しかし、様々な背景で行われた多数の先行研究でな要素であることが明らかとなった。本研究の知見は、必ずしも用語が整理されておらず、sensitivity、は、LLMの実運用に向けたプロンプト設計方針のorg/licenses/by/4.0/).再検討に資するだけでなく、今後のモデル評価指標の設計やモデル改善の方向性に対しても重要な示唆を与えるものである。