LLMの頑健性と可制御性：ビジネス場面ではどちらを重視すべきか？

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。