投稿者 global-ai-media 
Google傘下の自動運転企業Waymoのアプリコード内から、未公開のAIアシスタント用システムプロンプトが発見されました。その分量は実に1,200行。この事実は、企業が生成AIを実製品に組み込む際、安全性とブランド体験を守るためにどれほど緻密な「制御」が必要か、そしてAI開発における泥臭い現実を如実に物語っています。
ニュースの背景：自動運転車に搭載される「人格」の設計図
著名なリバースエンジニアであるJane Manchun Wong氏が、Waymoアプリのコード内に隠されていた未公開のAIアシスタント（GoogleのGeminiベース）用システムプロンプトを発見しました。注目すべきは、その指示（プロンプト）が1,200行にも及ぶ長大なものであったという点です。
システムプロンプトとは、AIに対して「あなたは誰で、何をしてはいけないか」を定義する最上位の命令セットのことです。Waymoのケースでは、単に乗客の質問に答えるだけでなく、自動運転という安全性が最優先される環境下で、AIがどのように振る舞うべきかが詳細に記述されていました。
「魔法」の裏側にある膨大なルールブック
生成AI、特に大規模言語モデル（LLM）は、放っておけば確率的に言葉を紡ぐだけの存在です。時には事実に基づかない回答（ハルシネーション）をしたり、不適切な冗談を言ったりするリスクがあります。特に企業の「顔」として顧客に接するプロダクトや、人命に関わる自動車のような環境では、こうした振る舞いは許されません。
今回明らかになった1,200行のプロンプトは、AIを「有能で安全なドライバーのアシスタント」として機能させるための、いわば「拘束衣」であり「行動規範」です。そこには、会話のトーン、回答の長さ、特定の話題への回避方法、緊急時の対応などが厳密に定義されていると推測されます。
これは、多くの企業が抱く「AIを導入すればすぐに賢いチャットボットができる」という幻想に対する、実務的な反証でもあります。高品質なAIサービスを提供するためには、モデルの性能だけでなく、それを制御するための膨大な言語化されたルールが必要なのです。
日本企業が直面する「おもてなし」と「リスク回避」の実装
この事例は、日本のビジネス環境においても極めて重要な示唆を含んでいます。日本企業は伝統的に、接客品質（おもてなし）やコンプライアンスに対して非常に高い基準を持っています。「なんとなく答える」AIではなく、「失礼がなく、企業のポリシーを遵守し、かつ親切な」AIが求められます。
Waymoの1,200行は、まさにこの「期待値の調整」をエンジニアリングした結果です。例えば、日本の金融機関やカスタマーサポートにLLMを導入する場合を想像してください。「投資助言に抵触しない範囲で答える」「競合他社の悪口を言わない」「顧客の感情に寄り添いつつも、事務的に正確な案内をする」といった要件を実装するには、単なるファインチューニング（追加学習）だけでなく、こうした詳細なプロンプト設計（プロンプトエンジニアリング）が不可欠となります。
プロンプトは「資産」であり「負債」でもある
一方で、1,200行ものプロンプトを管理することは、技術的な負債になり得るリスクも孕んでいます。AIモデルのバージョンが上がれば、これまでのプロンプトが意図通りに動かなくなる可能性もあります。また、複雑すぎるルールはAIの回答精度を下げる場合もあります。
これは「MLOps（機械学習基盤の運用）」や「LLMOps」と呼ばれる領域の課題です。プロンプトもソースコードと同様に、バージョン管理、テスト、レビューのプロセスが必要です。日本企業がAIを本格導入する際は、この「プロンプトのメンテナンスコスト」も見積もっておく必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
Waymoの事例から、日本のAI活用推進者が学ぶべきポイントは以下の通りです。
- プロンプトは製品仕様書そのものである：
AIに「いい感じでやって」は通用しません。自社のブランドトーンや禁止事項を言語化し、AIへの指示として落とし込む作業は、エンジニアだけでなく、ビジネス部門や法務部門を巻き込んだ詳細な要件定義が必要です。 - ガバナンスの最後の砦としてのシステムプロンプト：
RAG（検索拡張生成）などで社内データを参照させる場合でも、最終的な出力の安全性を担保するのはシステムプロンプトです。ここを疎かにすると、情報漏洩や不適切な発言のリスクが高まります。 - ドメイン知識の重要性：
1,200行のルールを書くためには、その業務（今回の場合は運転と接客）に関する深い知見が必要です。AI開発はITベンダー任せにせず、現場の知見を持つ人間がプロンプトの設計・評価に関与する必要があります。