投稿者 global-ai-media 
生成AIのPoC（概念実証）では良好な結果が出ても、いざ本番環境に実装すると回答のブレや形式エラーに悩まされるケースは少なくありません。単発の指示出しで完璧を求めるのではなく、出力を評価し修正させる「ループ構造」を組み込む「Re-Prompting」の手法について、日本企業の品質基準や実務への適用可能性を踏まえて解説します。
「一発回答」の限界と、エンジニアリングへの転換
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）を自社プロダクトや社内システムに組み込む際、多くの日本企業が直面する壁があります。それは「精度の壁」です。チャット画面で数回試したときは魔法のように見えたAIも、システムとしてAPI経由で利用し始めると、期待したJSON形式が崩れていたり、業務ルールを微妙に無視した回答をしたりすることがあります。
元記事で取り上げられている「Re-Prompting（再プロンプト）」という概念は、この課題に対する実践的な解決策です。これは、LLMに一度だけ指示を出して終わりにするのではなく、「出力結果をシステム側で評価し、品質が基準に達していない場合は、エラー内容を添えて再度LLMに修正させる」というループ構造を指します。
これは、優秀な部下に仕事を頼むプロセスに似ています。最初のアウトプットが完璧でなくても、「ここの数字が合っていない」「フォーマットが違う」と具体的に指摘すれば、次は修正版が上がってきます。このフィードバックループを自動化する仕組みこそが、Re-Promptingの本質です。
評価と修正の自動化ループを作る
Re-Promptingの実装は、単に「もう一度考えて」と繰り返すことではありません。一般的には以下のようなステップで構成されます。
まず、LLMが第一稿を生成します。次に、その出力がビジネス要件（特定のフォーマット、禁止用語の有無、事実関係の整合性など）を満たしているか、プログラムコードや別のLLMプロンプト（Evaluator）を用いて検証します。もし不備があれば、その具体的な理由（例：「日付の形式がYYYY/MM/DDになっていません」）をプロンプトに追加し、LLMに再生成させます。
この手法は、昨今注目されている「エージェンティック・ワークフロー（AIエージェントによる自律的な作業進行）」の基本形とも言えます。単なる確率的なテキスト生成機であったLLMを、信頼性のある処理モジュールへと昇華させるための重要なエンジニアリングパターンです。
日本企業における活用と品質保証
日本の商習慣において、誤字脱字や形式不備、あるいは「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」は、欧米以上に厳しく見られる傾向があります。そのため、Re-Promptingのようなガードレール（安全策）の構築は、日本でのAI活用において極めて重要です。
例えば、カスタマーサポートの自動回答生成において、Re-Promptingは以下のように機能します。
1. 顧客への回答案を作成する。
2. 生成された回答に「不適切な表現」や「誤った製品仕様」が含まれていないか検証ルールでチェックする。
3. 問題があれば、「○○という表現は避けて、××と修正してください」という指示を含めて再生成させる。
4. 検証をクリアした回答のみをオペレーターや顧客に提示する。
このように、出力品質を担保するフィルターを挟むことで、企業としてのコンプライアンスやブランドイメージを守ることができます。
コストとレイテンシのトレードオフ
一方で、このアプローチにはリスクやコストも伴います。最大の課題は「レイテンシ（応答速度）」と「コスト」の増加です。修正ループが回るたびにAPI呼び出しが発生するため、ユーザーを待たせる時間が長くなり、トークン課金も嵩みます。
したがって、すべての処理にRe-Promptingを適用するのではなく、金融関連の数値抽出や契約書の条項チェックなど、高い正確性が求められるタスクに限定して適用するなどのメリハリが必要です。また、無限ループに陥らないよう、「最大3回まで再試行し、それでもダメなら人間にエスカレーションする」といったフォールバック（代替策）の設計も不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、Re-Promptingの概念から日本企業が得られる示唆を整理します。
1. 「100点満点のプロンプト」を探すのをやめる
どんなに優れたプロンプト職人でも、確率論で動くLLMの出力を100%制御することは不可能です。プロンプトの改善に時間を費やしすぎるよりも、出力後の「検証と修正」のプロセスをシステム化する方が、実用化への近道となります。
2. 「AIに任せきり」ではなく「AIを管理する」設計へ
AIを魔法の箱として扱うのではなく、部下を育成・管理するように、明確な評価基準（バリデーションロジック）を設ける必要があります。自社の業務品質基準をコードや評価プロンプトに落とし込む作業こそが、今後の重要な開発工程となります。
3. 失敗時の「人の介入」をプロセスに組み込む
Re-Promptingでも解決できないケースは必ず存在します。日本の高い品質要求を満たすためには、自動化にこだわりすぎず、最終防衛ラインとして人間が確認・修正するフロー（Human-in-the-loop）を前提としたUI/UX設計が推奨されます。
生成AIの導入は、単なるツールの導入ではなく、業務プロセスの再設計です。出力のゆらぎを前提とし、それを技術的に吸収するRe-Promptingのようなアーキテクチャを採用することで、PoC止まりの現状を打破し、本番運用に耐えうるシステムを構築できるでしょう。