本特集では、書籍『AIエージェント 設計＆実装 完全ガイド』（日経BP）から抜粋した内容を基に、AIエージェントを実装および活用するための基礎知識を解説します。第4回では、大規模言語モデル（LLM）とプロンプトを説明します。
今回は、AIエージェントを活用するために必要な基礎機能を解説します。まず、従来の機械学習（Machine Learning）とLLMとの違いを整理し、LLMの基礎的な機能である「ユーザープロンプト」と「システムプロンプト」を取り上げます。
LLMの位置付けと基礎的な機能
LLM とは、「膨大なテキストデータとディープラーニング技術を用いて構築された言語モデル」を指します。LLM の基盤にはディープラーニングがあり、さらにその土台には機械学習があります。LLMはあくまで生成AI技術の一種です。生成AIは様々な生成系AI技術の総称と定義されています。
ユーザープロンプトとシステムプロンプト
LLMの基礎的な機能として、ユーザープロンプトとシステムプロンプトの定義と違いを説明します。まずプロンプトとは、「ユーザーが生成AIに対して入力する指示文」を指します。先述した通り、生成AI は入力（プロンプト）に対して出力を返す「一問一答型」の仕組みであり、プロンプトは生成AI を活用するうえで重要な要素となります。
ユーザープロンプトは、「ユーザーが生成AIに対して直接入力する具体的な要求」を指します。生成AI を実行するには、ユーザーの意図や期待値を言語化したうえで、具体的なタスクや質問を伝える必要があります。
ユーザープロンプトの内容は目的によって様々ですが、LLM は文章生成・文章要約・翻訳・コード生成・キーワード抽出・会話／応答生成などの「言語生成」と、分類・意味解析・感情分析・係り受け解析・文章補完／校正などの「言語理解」にたけており、これらの内容を組み合わせることで様々なユースケースに対応できます。
一方、システムプロンプトは「ユーザーが生成AIの振る舞いを制御するための設定」を指します。AIに対して役割・出力形式・制約を設定することで、ユーザーの期待に応えた回答を一貫して生成することができます。
例えば、システムプロンプトに「あなたは生成AI研究の専門家です。フォーマルな口調で正確かつ簡易な表現で適切な情報を提供してください」と入力する（指示を与える）ことで、ユーザープロンプトへの回答もその設定に従った内容になります。
このようにユーザープロンプトは生成AIへの具体的な質問や依頼、システムプロンプトは生成AI の性格や話し方など振る舞いを設定するための指示と整理できます。そしてユーザープロンプトは、目的に応じて都度入力内容を変える必要がありますが、システムプロンプトは一度設定すれば、常に出力内容に一貫して影響を及ぼします。従って回答の質を担保したい場合や、毎回同じようなプロンプトを入力する手間を省きたい場合にはシステムプロンプトが有効です。
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