大規模言語モデルの発展に伴い，モデルへの指示に用いられるプロンプトの最適化技術が活発に開発されている．また，プロンプトを自動で最適化し大規模言語モデルの能力を引き出す手法も提案されるようになり，性能指標が大きく改善できることが明らかとなってきている．本研究では，プロンプト自動最適化技術の適用を行うソフトウェアに必要な機能を整理し，アーキテクチャを提案する．ユーザの記述する目的関数とプロンプト最適化アルゴリズムを分離して記述できるようにすることで，最適化の対象とアルゴリズムが明確になりプロンプトの改善による性能向上が容易に行えるようになる．

大規模言語モデル（LLM）の実応用において，LLMへの指示を自然言語で記述する文章であるプロンプトが，モデルの性能を引き出す上で重要である．プロンプトを調整することで，出力される文章の品質を高めたり性質を変化させたりする技術は総称してプロンプトエンジニアリングと呼ばれている．様々なプロンプトエンジニアリング手法が提案され，性能向上が報告されている[1]．また，これらを人手で行うのではなく，自動で最適化を行う手法も開発されている[2,3,4]．本研究では，プロンプト自動最適化技術の適用を行うソフトウェアに必要な機能を整理し，アーキテクチャを提案する．プロンプト最適化は大きく分けて，プロンプトを文章のまま最適化するハードプロンプト最適化と，プロンプトの埋め込みベクトルを最適化するソフトプロンプト最適化に分けられる．近年のLLMはAPI経由でアクセスすることが一般的となっているが，ソフトプロンプト最適化の多くはAPIで得ることのできないLLMの重み情報を必要とするため，本研究ではAPIを用いた文字列処理のみで実行可能であるハードプロンプト最適化を対象とする．