会議の文字起こしから、①議事録の要点整理、②決定事項と担当者の一覧作成、③関係者への共有メールの文案作成、までをテキスト生成AIで行いたい。すべてを一度に指示すると、一部の作業が抜けたり精度が落ちたりした。そこで、①の出力を確認してから②のプロンプトに渡し、②の出力を③に渡すというように、作業を分けて順に実行することにした。この方法の説明として、最も適切なものはどれか。
- 1Self-Consistencyと呼ばれ、同じ指示を繰り返して得た複数の出力の多数決で最終結果を決める方法である。
- 2プロンプトチェーン（プロンプトの連鎖）と呼ばれ、段階ごとに出力を確認・修正しながら進められるため、問題が起きた段階を特定しやすくなる。
- 3作業を分けると前の段階の情報が後の段階に引き継がれないため、全体の精度は必ず下がる方法である。
- 4ファインチューニングの一種であり、各段階の出力によってモデルのパラメータが順に更新されていく方法である。
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正解：2
複数の作業を一度に指示せず、前の段階の出力を次の段階のプロンプトに渡しながら順に処理する方法をプロンプトチェーンといいます。各段階の出力を人が確認・修正してから次へ進むため、どの段階で問題が起きたかを特定しやすく、全体の品質も管理しやすくなります。本問では前段の出力を後段へ明示的に渡しているので、情報が引き継がれないという説明は誤りです。また、プロンプトの工夫だけでモデルのパラメータが更新されることはなく、多数決で答えを決めるSelf-Consistencyとも違います。複雑な業務は段階に分け、出力を受け渡しながら進めるのが有効です。
根拠：プロンプトチェーン（タスク分割による段階的なプロンプト実行）