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解答

正しい解答：Ｄ. プロンプトのコンテキストに患者の年齢層を示すロール記述を追加する。

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徹底解説

　患者からの健康相談に回答するチャットボットにおいて、最も少ない実装作業で、患者の年齢層に応じた対応を提供する方法は、「プロンプトのコンテキストに患者の年齢層を示すロール記述を追加する」 ことです。このソリューションは、プロンプト内の文頭や所定の場所に年齢層を示す説明文を挿入するだけで適用可能です。追加のトレーニングやコードの変更の必要はありません。その結果、最も少ない実装作業に抑えつつ、幼い子どもから高齢者まで幅広い年齢層に合わせた自然な応答表現を短期間で実現することができます。例えば、30歳代の会社員を例としたプロンプトを下記に示します。

[ ロール記述 ] 
# あなたは医療チャットボットです。
# 【ロール】以下の患者は30代の会社員です。専門用語を適度に交え
# て、仕事や生活の具体例を用いて分かりやすく説明してください。
# 

[ 患者の入力 ] 
$ 高血圧ってなぜ起きるんですか？
$ 

　また、問い合わせに対するモデルの回答例も下記に示します。

# 高血圧とは、血管の中を流れる血液がいつもより強く血管壁を押し
# ている状態です。  
# 
# 例えば、ストレスや長時間のデスクワークで血管がぎゅっと縮むと
# 圧力が上がりやすくなります。そして、塩分の多い食事を続けると
# 体内の水分量が増えて血管への負担が増大します。
# 
# 日中の軽いストレッチやウオーキング、塩分を控えた食事を心がけ
# ることで、血圧を安定させることができます。
# 

　その他の選択肢は、本問題で提示された要件を満たす最適なソリューションではありません。「年齢層ごとに個別のファインチューニングモデルを作成して、患者の属性に応じて最適なモデルを動的に切り替える」 ような場合、対象ごとにモデルを大量に管理・運用しなければならず、開発コストやインフラコストが大幅に膨らみます。モデルごとに再学習のパイプラインを用意して、検証データやテスト環境をそれぞれ設ける必要があるため、提示された要件の 「最も少ない実装作業」 から大きく逸脱してしまいます。また、「各年齢層を代表するデータを改めて詳細に収集・整理して、その上で、モデルを再調整して回答の精度向上を図る」 ならば、まず、新たなデータセットを準備して前処理を行って、その後にモデルの再学習と評価を経て、デプロイすることになります。その一連の手順は、非常に時間がかかるうえ、更新のたびに同じ手順を繰り返さなければならず、短期間での対応や柔軟な運用には向いていません。
　一方で、「プロンプト内に各年齢層の few-shot サンプルを大量に組み込んで、患者の属性ごとの具体例を網羅的に提示する」 のように、プロンプト内に多数の few-shot サンプルを埋め込む方法は、一見プログラミング不要で柔軟性が高いように思えますが、サンプルが増えるほどトークン数を圧迫して、モデルの応答速度の低下やプロンプトの保守負荷増大を招きます。なお、few-shot サンプルとは、プロンプトに含める少数の入出力例のことで、モデルの応答をガイドする手法です。また、網羅的なサンプルを用意しても未知の表現には対応しきれず、実装の簡便さという要件を満たさないため、最適解とはいえません。

Step Up！
　本問題では省略していますが、実際の本番環境では 「私は医師ではありませんが …」 などの免責文や、プライバシー、セキュリティに関するガードレールを加えるとより良いでしょう。ところで、皆さんもストレスや長時間のデスクワークで、疲労が蓄積していませんか？少しくらい休憩するのもよいかもしれませんね。