Active Prompting (能動的プロンプト)
読み: あくてぃぶぷろんぷてぃんぐ
最終更新: 2026-07-17・AI PICKS編集部
定義
Active Prompting（能動的プロンプト）とは、AIの回答が不確実な設問を自動選別し、そこに人手のFew-shot例を集中投入する手法のこと。
Active Prompting (能動的プロンプト)とは — 詳しく解説
Active Promptingとは、複数の候補出力をAIに繰り返し生成させて回答のばらつき（不確実性）が大きい設問を自動的に特定し、その部分にだけ人手でFew-shot例を追加する手法のこと。全設問に均等に例を用意するより少ない人手コストで精度を底上げできる点が特徴で、Chain of Thoughtと併用されることが多いとされる。実運用では不確実性を測るために同じ入力を何度もAIへ投げる必要があり、通常のプロンプト実行よりAPI呼び出し回数が数倍に増えるためコストとレイテンシが膨らみやすい。2026年現在の現場では、全件バッチ処理ではなく少数の高難度ケースだけを選んで人手アノテーションする用途で採用されることが多いとされる。相場感としては判定用の追加呼び出し分だけ通常のプロンプトエンジニアリングよりAPIコストが上乗せされるため、まず少量サンプルで効果を検証してから本番導入するのが現場での定石とされる。
Active Prompting (能動的プロンプト)の使用例
- 同じ設問をAIに複数回投げ、回答が割れた設問だけ人手でFew-shot例を追加する、という設計指示。
- 不確実性が高い上位10%の設問のみ人手アノテーションし、残りはZero-shotのまま運用する設計。
Active Prompting (能動的プロンプト)に関連するAIツール
関連用語
「プロンプト技法」の他の用語
AI への指示文。 役割 + タスク + 制約 + 文脈 の 4 要素を明示するのが基本。
AI への指示文を 設計する技術。 役割・タスク・制約・文脈 の 4 要素 + Few-shot などのテクニック。
AI に「お手本の例」を 3-5 件見せてから タスクを依頼する手法。 出力フォーマットが安定する。
AI に「ステップごとに考えてください」と促し、 複雑な推論精度を上げる手法。
例示なしで AI にタスクを依頼する方法。 最新モデルは Zero-shot 精度が大幅に向上した。
システムプロンプトとは、AIアシスタントの応答スタイル・役割・制約をあらかじめ設定する隠し命令文のこと。ユーザーの入力より先に処理され、会話全体のトーンと動作範囲を規定する。
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