プロンプトチェーニング

プロンプトチェーニング（Prompt Chaining）とは、単一の大きなタスクを複数の小さなサブタスクに分解し、各ステップのLLMの出力を次のステップのプロンプトへの入力として順次渡していく手法です。パイプライン処理とも呼ばれ、各ステップで特化したプロンプトを使うことで全体の品質が向上します。

プロンプトチェーニングが重要な理由は、単一のプロンプトで複雑なタスクを解決しようとすると、LLMが「一度に多くのことをやろうとして」品質が低下する傾向があるためです。「調査→構成→執筆→校正」のように段階を分けることで、各ステップに集中させて全体の品質を高めます。また各ステップで中間出力を確認・修正することも容易になります。

具体的なユースケースとして、「ユーザーの要求を分析→検索クエリを生成→RAGで情報収集→回答を生成→フォーマットを整える」という複合パイプラインが代表例です。条件分岐（if/else）・ループ・並列実行を組み合わせた複雑なワークフローはagentic-workflowへと発展します。LangChain・LlamaIndex等のフレームワークがプロンプトチェーニングの実装を簡略化しており、cotで表現される思考ステップをシステムレベルで実現する外部版ともいえます。