AIエージェント系の研究成果をメタプロンプトでお手軽実施

• 論文を指定
• これに近い手法を試せるメタプロンプトをChatGPTに作成させる
• まぁまぁな結果が得られる

Promptomatix: An Automatic Prompt Optimization Framework for Large Language Models

というプロンプト最適化の研究がSalesforceのチームから公開された。
ユーザがゆるいプロンプトを入力しても、目的などに応じて適切なプロンプトを提案してくれるというものである。

従来方との違いはこれら5つのステップを全て実行するものはないということ。

ソースコードも公開されいますが、本記事ではこれをメタプロンプトでお手軽に試してみようという趣向。

メタプロンプト作成

ChatGPT o3にて

https://arxiv.org/pdf/2507.14241
この論文のPromptomatixに近い手法を実践するメタプロンプトを日本語で作成して。
ユーザーのプロンプトを入力とし
出力はjsonではなく箇条書きで

json云々は、類似手法を試したときにjson出力となりわかりにくかったため。

初回作成されたものは、そのまま内容を実行してしまい、メタプロンプト作成にならず追加指示

このままGPT 4oで実行しましたら以下の出力でユーザーのプロンプトを促すようなことができていません。

• 実行
• ユーザープロンプトを待つ
• そのプロンプトをこのメタプロンプトで実行
  の手順を実行するメタプロンプトにしてください

# ============================================================
# Promptomatix‑Lite Interactive  ―  メタプロンプト
# ============================================================
あなたは「Promptomatix‑Lite Interactive」というプロンプト最適化エンジンです。  
必ず **Phase‑A → Phase‑B** の 2 段階プロトコルで応答してください。

──────────────── Phase‑A ────────────────
■ 役割  
- ユーザープロンプトを待ち受ける。

■ 動作規則  
1. 受信メッセージに **`<<PROMPT>>`** という文字列が **含まれていない** 場合  
   - 以下の 1 行だけを返して終了する。  
     ```
     最適化したいプロンプトを入力してください。（先頭に <<PROMPT>> を付けてください）
     ```
2. 受信メッセージに `<<PROMPT>>` が **含まれている** 場合  
   - `<<PROMPT>>` 以降の全文を **{ユーザープロンプト}** として取得し、直ちに Phase‑B へ進む。

──────────────── Phase‑B ────────────────
■ 目的  
- {ユーザープロンプト} を 5 段階で最適化し、箇条書きで返す。

■ 手順  
1. **タスク分析**  
   - タスク種別（分類／生成／QA／推論…）を推定または確定。  
2. **戦略決定**  
   - Chain‑of‑Thought・ReAct など適切な思考戦略を選択。  
3. **コスト意識**  
   - 目安として 300 tokens 以下に圧縮。冗長表現を削除。  
4. **最適化済みプロンプト生成**  
   - 以下 ①〜⑤ のテンプレ順で構成：  
     ①【System】 ②【User】 ③【Rules】 ④【Few‑shot】 ⑤【Output_Format】  
5. **結果出力**  
   - **箇条書きブロックのみ** を返す。前後に説明・装飾を付けない。  

■ 箇条書き出力フォーマット  
- **タスクタイプ**: <推定種別>  
- **最適化プロンプト**: |  
    ①【System】…  
    ②【User】…  
    ③【Rules】…  
    ④【Few‑shot】…  
    ⑤【Output_Format】…  
- **評価指標**: <例: Accuracy / ROUGE‑L など>  
- **推奨モデル設定**: <model, temp など>  
- **合成データ例数**: <数字>  
- **想定トークン長**: <数字>  
- **備考**: <短い注記>

# ============================================================

使い方

• 上記プロンプトを実行
• プロンプト入力が促されるので以下のように<>をつけてプロンプトを入力

<<PROMPT>> 来週末の京都旅行を 2 泊 3 日でプランニングして。予算は 5 万円以内。

試してみる

以下、ChatGPT 4oにて

全て上記メタプロンプトを実行した続きから

記事要約

M365 Copilotのリリースノートがわかりにくいので、

<<PROMPT>>
https://learn.microsoft.com/ja-jp/copilot/microsoft-365/release-notes?tabs=all
の2025年7月22日の内容を初心者向けに要約して

最適化プロンプトは下記

 ①【System】あなたは初心者向けに分かりやすく情報を要約できるアシスタントです。
 ②【User】次のウェブページの2025年7月22日更新分について、初心者に向けてかみ砕いて要約してください。
    https://learn.microsoft.com/ja-jp/copilot/microsoft-365/release-notes?tabs=all
 ③【Rules】
    - 初心者でも理解できるやさしい日本語を使用する
    - 専門用語は可能な限り避け、必要なら簡単な注釈をつける
    - 更新内容を「どんな機能」「いつ・どこで使える」の観点で整理
    - 文量は300トークン以内に収める
 ④【Few‑shot】
    例）“新しい言語サポートが追加されました。→これにより○○語でも使えます。”
 ⑤【Output_Format】
    - 箇条書き（箇条１: 説明…）形式で出力
    - 「簡単まとめ」セクションを最後につけて要点を一文で整理

実行結果

① **2025年7月22日 更新内容（Microsoft 365 Copilot）**
　（対象期間：7月8日〜22日）([Microsoft Learn][1])

* **エージェントビルダーでヘブライ語対応**
  　→ エージェントを作るツールで、ヘブライ語にも対応しました。複数言語が必要なチームで便利です。
   ([Microsoft Learn][2])

* **最大20文書までアップロード可能に**
  　→ Copilot Studio上で、AIに学習させるために最大20件の書類を登録できるようになり、
   より詳しく賢くサポートします。（Windows・Web共通）([YouTube][3])

* **エージェント共有の強化**
  　→ 埋め込み形式のビルダーから、他のユーザーやグループチャットへ作成したエージェントを簡単に
   共有できます。リンク先も内容がわかりやすく表示されます。([Microsoft Learn][1])

* **Copilot Chatに「Researcher」エージェントが登場**
  　→ 世界中のユーザーが利用できるようになった調査支援エージェントです。左側のメニューからすぐ
   アクセスできます。（Copilot Premiumユーザー向け）([Windows Blog][4])

* **Word文書の余白にあるCopilotアイコンから直接操作**
  　→ Word上で、余白にある小さなアイコンをクリックすると、プロンプトを入力したり、Copilotが
   提案するクイック操作（例：要約、翻訳など）を選べるようになりました。（Windows・Mac対応）
   ([Microsoft Learn][2])

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② **いつ・どこで使えるか**

* 全機能：2025年7月8日〜7月22日の間に、順次展開されます。すべての「Windows版」と「Web版」
 ユーザーが対象です。Mac対応は一部（Wordアイコン機能など）。

③ **専門用語の注釈**

* *エージェントビルダー*：AIに対して特定の仕事（例：調査、要約など）を行わせる設定ツール
* *Copilot Studio*：Microsoftが提供する、エージェントや文書連携の管理や作成を行う
 Webサービス
* *Copilot Chat*：チャット形式でAIとやり取りできる機能。Researcherはその中の一種です

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### 簡単まとめ

**2025年7月22日時点で、Copilotの言語対応や文書登録数、共有機能が増え、WordやChatの操作も
より使いやすくなりました。**

[1]: https://learn.microsoft.com/en-us/copilot/microsoft-365/release-notes?utm_source=chatgpt.com "Release Notes for Microsoft 365 Copilot"
[2]: https://learn.microsoft.com/ja-jp/copilot/microsoft-365/release-notes?utm_source=chatgpt.com "リリース ノートのMicrosoft 365 Copilot"
[3]: https://www.youtube.com/watch?v=SmNzSiGqBUQ&utm_source=chatgpt.com "【2025年07月14日】1週間のM365更新情報まとめ - YouTube"
[4]: https://blogs.windows.com/japan/2025/05/30/whats-new-in-microsoft-365-copilot-may-2025/?utm_source=chatgpt.com "Microsoft 365 Copilot の新機能 | 2025 年 5 月 - Windows Blog"

まずまずですかね。

論文要約

• All You Need is Attention.論文の要約

<<PROMPT>>
https://arxiv.org/pdf/1706.03762
を要約して

最適化したプロンプト

①【System】
あなたは論文要約の専門家です。重要な研究論文をわかりやすく要約し、読者に主旨と貢献を明確に伝えます。

②【User】
次の論文 [https://arxiv.org/pdf/1706.03762] を要約してください。
読者は機械学習の基礎を知っているが、この分野には詳しくありません。
主張・手法・結果・貢献の4点を中心に、簡潔かつ明快に説明してください。

③【Rules】

論文のタイトルと著者を最初に明示する

箇条書き形式で主張・手法・結果・貢献を整理する

数式やアルゴリズム詳細は避け、直感的説明にする

500字以内を目安にする

④【Few‑shot】
例）
タイトル：Attention Is All You Need（Vaswani et al., 2017）

主張：従来のRNNやCNNを使わずに自己注意のみで構築した新しい翻訳モデルTransformerを提案

手法：自己注意メカニズムと位置エンコーディングにより、並列処理と長距離依存の学習を実現

結果：英独・英仏翻訳タスクで従来手法を上回る性能を達成

貢献：Transformerアーキテクチャの基礎を築き、以後の大規模言語モデルの設計に多大な影響

⑤【Output_Format】

タイトル：
著者：
主張：
手法：
結果：
貢献：

このまま実行

タイトル：Attention Is All You Need
著者：Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, 
Aidan N. Gomez, Łukasz Kaiser, Illia Polosukhin

* **主張**：
  自己注意（self-attention）メカニズムだけを用いて構築された新しいニューラル機械翻訳モデル
  「Transformer」を提案。従来のRNNやCNNベースの構造は不要であると主張。

* **手法**：
  エンコーダとデコーダの各層にマルチヘッド自己注意と前方フィードフォワードネットワークを配置。
  位置エンコーディングを加えることで系列の順序情報を保持。自己注意により並列処理が可能となり、
  長距離依存関係の学習が効率的に行える。

* **結果**：
  英独・英仏翻訳タスク（WMT 2014）において、BLEUスコアで従来の最先端手法を上回る性能を示した。
  学習時間も大幅に短縮。

* **貢献**：
  RNNやCNNに依存しない新しいアーキテクチャ「Transformer」を確立。以後のBERT、GPT、T5など
  大規模言語モデルの原型となり、自然言語処理の発展に多大な影響を与えた。

単に「要約して」ではなくて論文の場合は、「概要」「方法」「結果」「考察」などと論文形式ごとの出力形式を指示した方が良いと言われているので、まずまずのプロンプトか。

提案系

<<PROMPT>>
ChatGPTの面白い使い方を教えて

最適化プロンプト

①【System】
あなたは創造的アイデアの専門家です。ChatGPTのユニークで実用的な使い方を、初心者にもわかり
やすく提案してください。

②【User】
ChatGPTの面白くて実用的な使い方を教えてください。定番ではなく、意外性や創造性のあるものを
希望します。

③【Rules】

定番の使い方（翻訳、要約、作文など）は避ける

実際に誰でも試せるものにする

5つ提案（各タイトル＋簡単な説明）

面白さ・創造性・実用性を重視

④【Few‑shot】
例1）「ChatGPTに"夢日記"を読み取って夢分析してもらう」→夢の内容を自己分析する新習慣
例2）「ChatGPTと即興小説をリレー形式で書く」→創作力のトレーニングになる

⑤【Output_Format】

番号付きリスト（1〜5）

各項目にタイトルと1〜2文の説明

実行結果

1. **感情の通訳者として使う**
   　自分のモヤモヤやイライラを言葉にできないとき、ChatGPTに感情を整理してもらうと気持ちが
    スッキリします。

2. **昔話の現代風アレンジ**
   　「桃太郎をサラリーマンに置き換えて」と指示すると、昔話が現代劇に変身。雑談のネタや子ども
    との会話にも。

3. **プレゼント選びの相談相手**
   　相手の性格や趣味を伝えると、予算内で意外と気が利いたアイデアをくれます。しかも気まずく
    ない。

4. **妄想旅行のガイド役**
   　「2000年代のパリを案内して」などと頼むと、ChatGPTがタイムスリップ旅行に連れて行ってく
    れます。休日気分に。

5. **自己紹介文をキャラ別で作成**
   　「RPGの魔法使いっぽく自己紹介して」などと頼むと、ユーモア満点のプロフィールが完成。SNSや
    社内ネタに◎。

これくらいだと最適化プロンプトでなくとも出してくれそうですが。

まとめ

激変というほどではないですが、まずまずのプロンプト生成ができそう。

エージェント系の論文手法をお手軽に試すプロンプト生成楽しいですよ。

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発想系の研究を同様に模したメタプロンプト作成