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解答

正しい解答：Ｂ. 保険請求の各工程を細分化して、それぞれのタスクに対応する個別のプロンプトを設計する。

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徹底解説

　本問題のユースケースである保険請求業務のように複数の工程からなる複雑な請求業務プロセスを人工知能（AI：Artificial Intelligence）に効率的に処理させるには、「保険請求の各工程を細分化して、それぞれのタスクに対応する個別のプロンプトを設計する」 ことが最も効果的です。このようなタスク分割型のプロンプト設計により、モデルは各ステップの目的や文脈を明確に理解することができ、出力の正確性と一貫性が向上します。プロンプトエンジニアリングのベスト・プラクティスとして、複雑な業務を小さなサブタスクに分けて、それぞれに明確な指示を与えることが推奨されています。このアプローチでは、明確に定義された具体的な手順に基づいて、言語モデルが複雑なタスク全体を的確に理解・処理できるようになります。
　その他の選択肢は、複雑な業務プロセスをAIに効率的に処理させるための効果的な対応ではありません。「プロンプトに保険請求業務の各ステップを網羅的に記述して、モデルには順番通りに処理させる」 について、網羅的に記述するだけでは、モデルが各ステップの目的や文脈を十分に理解することができず、処理が曖昧になる可能性があります。生成AIは長いプロンプトや複雑な指示を一度に処理するのが苦手な場合があり、ステップごとに分けて明確な指示を与える方が出力の精度と一貫性が高まります。「プロンプトに保険請求の全体フローを記述して、モデルに一度で処理させることで効率化を図る」 について、一度に多数の処理をさせると、モデルが途中で文脈を見失ったり、誤った判断をするリスクが高まります。複雑な業務はサブタスクに分割して処理する方が、モデルの理解力と出力の品質を保ちやすく、効率化にもつながります。一括処理はかえって非効率になることもあることに注意しましょう。また、「モデル出力の安定化のため、すべてのプロンプトに同じ構文パターンを使用する」 について、構文パターンを統一すること自体は有用な場合もありますが、「すべてのプロンプトに同じ構文パターンを使用する」 という一律な方針は、タスクの性質に応じた柔軟な設計の妨げとなります。各工程には異なる目的や情報構造があるため、それに応じたプロンプト設計が必要です。構文の統一だけでは出力の安定性は保証されるようなものではありません。