【実例あり】ChatGPTで使える！Prompt chaining（プロンプトチェーン）とは？

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はじめに

生成AIを業務に活用する中で、
「指示はしたけど、うまく意図が伝わらない…」
「複雑なタスクを頼んだら、回答がズレてしまった…」
そんな経験はありませんか？

その原因の一つが「プロンプト設計の難しさ」です。

そこで今回は、精度の高い回答を得るためのテクニックとして注目されている、Prompt chaining（プロンプトチェーン）を紹介します。

この記事でわかること

takata

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Prompt chaining（プロンプトチェーン）とは、複雑なプロンプトをいくつかの小さなプロンプトに分割し、段階的に処理を行う手法で、「プロンプトチェーン」「プロンプトチェーニング」などとも呼ばれています。

たとえば、「文章を読んでタスクを整理し、優先順位をつける」という作業を以下のように分割します。

このように処理を分けることで、それぞれのステップにおいて生成AIからの回答精度を引き上げることができます。

1つのプロンプトに複雑な指示を詰め込むと、生成AIの出力は不安定になりがちです。

Prompt chainingでは、プロセスを分割することで以下の利点が得られます。

利点	詳細
精度向上	一つひとつの処理が明確になるため、誤解や曖昧さを減らせる
柔軟性	各ステップのプロンプトを調整することでカスタマイズ可能
再利用性	一度作ったプロンプトを他の文脈でも活用できる
エラー検出性	どこで誤りが起きたのか把握しやすい

メールから対応アクションを抽出する場合、以下のようにプロンプトを分けてみてください。このように分けることで、精度と納得感のある出力が得られます。

以下のメールを200字以内で要約してください。
（メール本文を貼る）

上記の要約から、営業として対応すべきアクションを3つ抽出してください。

以下のアクションについて、緊急度と重要度の観点から「高・中・低」のいずれかで優先度をつけてください。
（アクションリスト）

以下は、プロンプトチェーンが活躍しそうな業務例です。

活用シーン	活用方法
要件定義支援	ユーザーヒアリング→要件抽出→ドキュメント生成までを分割処理
バグ報告の整理	バグ内容を要約→再現手順抽出→影響度分類
ナレッジ管理	議事録→要点抽出→ToDoリスト作成

この記事のまとめ