プロンプト連鎖：複雑なタスクを確実にこなす「分割思考」の技術

Claudeのような高度なAIモデルを扱う際、私たちはつい「すべての指示を1つのプロンプトに詰め込む」ことをしがちです。しかし、タスクが複雑になればなるほど、AIが指示の一部を見落としたり、期待通りの精度が出なかったりすることがあります。

そこで重要になるのが、**「プロンプト連鎖（Prompt Chaining）」**というテクニックです。

これは、複雑なタスクを管理可能な小さなサブタスクに分割し、AIに段階的に処理させる手法です。Chain of Thought（思考の連鎖）がAI内部の推論プロセスであるなら、プロンプト連鎖はAIとのインタラクション全体を設計する「ワークフローのエンジニアリング」と言えるでしょう。

なぜプロンプトを「連鎖」させるのか？

一度にすべてを依頼するよりも、ステップを分けることには明確なメリットがあります。

1. 精度の向上 (Accuracy) 各サブタスクにおいて、Claudeはその一つの目的だけに「全集中」できます。複数の指示が混在する混乱を避け、各ステップの品質を高めることで、最終的なアウトプットの精度が向上します。

2. 明確さ (Clarity) サブタスク化することで、それぞれのプロンプトへの指示はシンプルになります。命令が明確であればあるほど、AIは迷いなくタスクを実行できます。

3. 追跡可能性 (Traceability) もし出力がおかしい場合、連鎖の「どこで」失敗したかを特定するのが容易になります。巨大なプロンプトをデバッグするより、特定のステップだけを修正する方がはるかに効率的です。

どのような場面で有効か？

プロンプト連鎖は、以下のような「複数の変換」や「検証」が必要なタスクで特に威力を発揮します。

• ドキュメント分析: 複数の文書を読み込み、共通点を抽出し、それを要約し、さらに考察を加える。
• コンテンツ制作: リサーチ → 構成案作成 → 執筆 → 編集 → フォーマット調整。
• データ処理: 抽出 → 変換 → 分析 → 可視化。
• 意思決定: 情報収集 → 選択肢の列挙 → 各選択肢の分析 → 推奨案の提示。
• 自己修正ループ: コンテンツ生成 → レビュー → 改善 → 再レビュー。

実践：プロンプト連鎖の構築ステップ

効果的な連鎖を作るための4つのステップです。

1. サブタスクの特定: タスク全体を、独立した順序だてられたステップに分解します。
2. XMLタグでの構造化: 前のステップの出力（Output）を、次のステップの入力（Input）として渡す際、XMLタグ（例: <text>...</text>）を使って明確に区切ります。
3. 単一目的の追求: 各プロンプトには、一つの明確なゴールを設定します。
4. 反復改善: AIのパフォーマンスや出力を見て、サブタスクの粒度や指示を調整します。

高度なテクニック：自己修正チェーン (Self-Correction Chains)

プロンプト連鎖の最も強力な応用例の一つが、**「AIに自分の仕事をレビューさせる」**ことです。これにより、人間が介入せずともアウトプットの質を自律的に高めることが可能になります。

以下に、医療論文の要約タスクを例とした自己修正フローを示します。

Step 1: 最初の要約を作成

まず、論文を渡して要約を依頼します。

User: この医療研究論文を要約してください。方法論、結果、臨床的意義に焦点を当ててください。

Claude: （論文の要約を出力… この時点では「B評価」程度の出来かもしれません）

Step 2: レビューとフィードバック

次に、生成された要約を**「別人の視点」**（あるいは批評家モード）で評価させます。

User: あなたは査読者です。以下の「研究論文の要約」に対してフィードバックを行ってください。

{{Step1の要約}}

正確性、明確さ、完全性の観点からレビューし、改善点を指摘してください。

Claude:

1. 正確性: おおむね正確ですが、副作用に関する記述が少し曖昧です。
2. 明確さ: 略語（RCTなど）が定義されずに使われています。
3. 完全性: 対照群のベースライン特性についての言及が抜けています。 全体的には良いですが、A+評価にするにはこれらの修正が必要です。

Step 3: フィードバックに基づき修正

最後に、フィードバックを与えて修正版を作成させます。

User: 以下のフィードバックに基づいて、要約を修正・改善してください。 {{Step2のフィードバック}}

{{Step1の要約}}

Claude: （略語を展開し、欠けていた情報を補完し、より正確で読みやすい「A+」の要約を出力）

まとめ

プロンプトエンジニアリングにおいて、「プロンプト連鎖」は単なるテクニック以上の意味を持ちます。それはAIを単なる「文章生成器」から、思考し、検証し、改善する「ワークフローのパートナー」へと昇華させるための鍵です。

複雑なタスクに直面したときは、無理に1回で終わらせようとせず、**「まずどう分解できるか？」**を考えてみてください。その一手間が、結果のクオリティを劇的に変えるはずです。

出典

• Chain complex prompts for stronger performance - Anthropic