アコーディオンパターン: ひとつの巨大な LLM プロンプトを書くのをやめた話
Zenn / 5/4/2026
💬 OpinionIdeas & Deep AnalysisTools & Practical Usage
Key Points
- ひとつの巨大なLLMプロンプトに詰め込む方式をやめ、目的ごとに段階的に指示を展開する「アコーディオンパターン」を採用する考え方を紹介している
- 必要な情報を常に全部渡すのではなく、状況に応じて段落（折りたたみ）を開くように参照させることで、回答品質と制御性を高めることを狙っている
- プロンプト設計を“最初から最大量”にせず、対話や推論の流れに合わせて情報量を調整する運用が有効だと述べている
- 実務では、プロンプトの可読性・保守性・再利用性が上がり、プロンプト改善サイクルもしやすくなる点がポイントになる
構造化抽出のチュートリアルって、だいたい同じ形をしています。ドキュメントを渡して、「A、B、C、D、E、F を抽出して」という大きなプロンプトをひとつ書いて、JSON を受け取る。これで完成。
短い入力に対しては、これで動きます。
長い入力では、静かに壊れます。
本番で運用してみて、私はこのやり方をやめました。何に切り替えたか、なぜ切り替えたかを書いておきます。
太ったプロンプトの問題
50 ページのレポートから構造化サマリを得たいとします。最初にやりたくなるのはこんな感じ。
以下を抽出してください:
- title
- sections (見出し付き)
- purpose
- ...
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