プロンプト最適化（Prompt Optimization）

プロンプト最適化（Prompt Optimization）とは、LLMに与えるプロンプトを自動的に改善・最適化する技術の総称です。従来の手動プロンプトエンジニアリングが試行錯誤に依存するのに対し、プロンプト最適化は評価指標を定義し、アルゴリズム的にプロンプトを探索・改良することで、より効率的かつ再現性の高いプロンプト開発を実現します。

主要な手法として、(1)APE（Automatic Prompt Engineer）：LLMにプロンプト候補を多数生成させ、評価データセットで性能を測定し、最良のプロンプトを選択する手法。Meta等が研究、(2)DSPy：プロンプトを「プログラム」として定義し、コンパイラが自動的に最適なプロンプト（指示文・Few-shot例）を生成するフレームワーク。Stanford NLPが開発、(3)OPRO（Optimization by PROmpting）：LLM自体をオプティマイザとして使い、過去の試行結果を踏まえて段階的にプロンプトを改善する手法。Google DeepMindが提案、(4)EvoPrompt：進化的アルゴリズム（遺伝的アルゴリズム等）をプロンプト探索に適用し、突然変異・交差でプロンプトの多様な候補を生成する手法があります。

DSPyのアプローチとして、従来のプロンプトエンジニアリングでは「指示文を手書き→実行→結果を見て修正」のサイクルを手動で繰り返しますが、DSPyでは(1)タスクの入出力を型定義（Signature）、(2)推論パターンをモジュール化（ChainOfThought等）、(3)評価関数を定義、(4)コンパイラが自動で最適なプロンプト・Few-shot例を生成、という流れでプロンプト開発を自動化します。

実用上の価値として、プロンプト最適化はプロダクション環境で特に有効です。手動チューニングしたプロンプトはモデルのバージョンアップで性能が変化することがありますが、最適化パイプラインを構築しておけば、新モデルに対しても自動的に最適なプロンプトを再生成できます。