PAL (プログラム支援言語モデル)の使い方や活用例を教えてください

代表的な活用例は次のとおりです。「1個120円のりんごを7個買った合計金額は」という問いに対し、暗算せず`print(120*7)`のようなPythonコードを生成し実行結果を回答とする。/プロンプト例:「解法をPythonコードで書き、実行結果のみを最終回答として出力せよ」と指示し、コード生成と計算処理を分離させる。

AI用語辞典プロンプト技法

PAL (プログラム支援言語モデル)

読み: ぱる

最終更新: 2026-07-09・AI PICKS編集部

定義

PALとは、LLMに計算過程を自然言語で推論させる代わりにPythonなどの実行可能なプログラムを生成させ、その実行結果を最終回答として採用するプロンプト技法のこと。

PAL (プログラム支援言語モデル)とは — 詳しく解説

PAL(Program-Aided Language Models)は2022年に提案された手法で、LLMに自然言語だけで計算や論理推論をさせるのではなく、Pythonなどのプログラムコードを生成させて外部のインタプリタに実行させ、その実行結果を最終回答とする点が特徴とされる。Chain-of-Thoughtが言語的な推論過程をそのまま出力するのに対し、PALは計算部分を外部の実行環境に委譲するため、四則演算や複雑な条件分岐を含むタスクで精度が安定しやすいと広く評価されている。2026年時点の実運用では、生成したコード自体に構文エラーや誤ったロジックが混入するリスクが指摘されており、実行前のサンドボックス検証やタイムアウト設計が現場での必須要件になっている。また外部インタプリタを都度呼び出す構成のため、単純なプロンプトのみの構成に比べてAPI呼び出しや実行基盤の運用コストが嵩みやすく、相場感としてはRAGやFew-shotより導入・運用コストが高めになりやすい点も選定時の判断材料とされる。現場での選び方としては、数値計算的な処理が多いタスクにはPAL、要約や分類など言語処理そのものが目的のタスクにはChain-of-Thoughtを使い分けるのが妥当とされる。