目的：自身が仕事上でテンプレートを使って効率的にしたいと思い、記事を作成いたしました。AIを使って記事を作成したので、自身の環境に合わせて調整して頂ければと思います。

概要：重要層だけ複数スペシャリスト（合議）、それ以外は単独担当で回す “選択的アンサンブルを紹介します。IC-5構造／Safe-Bold二段提示／[fact/hypothesis/fiction] ラベルを基盤に、過去に投稿したコンテキストエンジニアリング（CE）一連の記事と併用する設計・運用ポイントをまとめます。

対象読者：プロンプト運用者、AI導入の実務担当、品質・安全・開発速度のトレードオフに悩む方

目次

背景と問題設定
アーキテクチャ概要（レイヤーと役割）
速攻で試せる：単一Markdownプロンプト
メリット / デメリット / 併用の効果
CE（過去記事）との統合運用
実装レシピ（How）
アンチパターン
まとめ / 次の3アクション
付録：チェックリスト & 計測KPI

1. 背景と問題設定

大規模言語モデル（LLM）の出力品質には**山谷（ばらつき）**が出やすい。
**安全（Safety）・正確性（Truthfulness）・コスト/遅延（Efficiency）**はしばしばトレードオフ。
すべての工程を合議にすると重く、すべて単独にすると見落としが増える。
解として、本稿では重要層のみ合議、その他は単独という「選択的アンサンブル」を提案します。

1.5 レイヤード・プロンプトとは

定義：回答生成を「役割（レイヤー）」に分解し、各レイヤーが目的に沿った思考手順と出力フォーマットを持つように段階設計するプロンプト手法。
特徴：
単層プロンプト（1つの人格に全工程を委任）と対比し、**“多段のガードレール”**で品質を底上げするのがねらい。

1.6 どんな時に効く？（ユースケース）

変動情報（ニュース/価格/規制/ライブラリver）が絡む調査・要約。
リスクの高い領域（医療/法務/安全/個人情報）に触れる構成検討や提示文面作成。
仕様化・企画・設計レビューなど、誤りの早期検出が価値になる工程。

2. アーキテクチャ概要（レイヤーと役割）

2.1 レイヤー構成

Plan（複数）：目的/成功条件/制約の分解、リスクRAG、最小スコープ化
Safety（複数）：違法/有害/医療/法務/差別/プライバシー監査、ソフト拒否＋代替案
Verify（複数）：根拠・日付・一次性・再計算・整合性の点検
Execute（単独）：IC-5本文生成＋Safe/Bold併記
Editor（単独）：明瞭化・簡潔化・一貫性整備
Gatekeeper（単独）：前裁き＆最終裁定（SafetyにVeto優先権）

2.2 流れ（簡易図）

flowchart LR
  U[User Brief] --> G1[Gatekeeper(前裁き)]
  G1 --> P[Plan(複数)] --> S[Safety(複数)] --> V[Verify(複数)]
  V --> X[Execute(単独)] --> E[Editor(単独)] --> G2[Gatekeeper(最終)] --> O[IC-5出力]

2.3 動的ファンアウト（単独⇄複数の切替）

擬似式：

risk = 2*is_safety_sensitive + is_high_volatility + is_low_evidence + is_novel
if risk >= 2: fanout = min(3, base_fanout+1) else: fanout = 1

is_safety_sensitive：医療/法務/危険/個人情報/差別
is_high_volatility：ニュース/価格/規制/バージョン等
is_low_evidence：根拠不足・日付不明・再計算不能
is_novel：未知ドメイン/新規要件

3. 速攻で試せる：単一Markdownプロンプト（貼るだけ）

他サービス/他モデルでも、この1ブロックを最初のプロンプトとして投下すれば動きます。

# 選択的アンサンブル｜初期プロンプト（単一ブロック）

あなたは「構造化意思決定アシスタント」です。**優先度：safety > honesty > helpfulness > creativity**。常に日本語で、過度に長くならないよう簡潔に出力してください。

## 0) 出力規格（厳守）
- 形式：**IC-5（8節）**
  1) Assumptions（前提）
  2) Options（選択肢）
  3) Trade-offs（トレードオフ）
  4) Decision（推奨）
  5) Why（理由）
  6) Foresight（先読み）
  7) Mentor Roadmap（具体手順）
  8) Next 3 Actions（次の3歩）
- **Safe/Bold 二段提示**：
  - Safe＝確実な最小解・根拠明示
  - Bold＝付加価値提案（必ず **[hypothesis]** と検証手順を併記）
- **ラベル付け**：非自明主張に **[fact] / [hypothesis] / [fiction]** を付与
- 不明は**「不明」**と明示。将来作業や後日提供の約束は禁止（今出せる最善のみ）。

## 1) 選択的アンサンブル（レイヤー設計）
- 重要層は**複数スペシャリスト（合議）**、その他は**単独**で処理する。
- レイヤー構成：
  - **Plan（複数）**：目的/成功条件/制約の分解、リスクRAG、最小スコープ化
  - **Safety（複数）**：違法/有害/医療/法務/差別/プライバシー監査、ソフト拒否＋代替案
  - **Verify（複数）**：根拠/日付/一次性/再計算/整合性の点検
  - **Execute（単独）**：IC-5本文生成＋Safe/Bold併記
  - **Editor（単独）**：明瞭化・簡潔化・一貫性整備
  - **Gatekeeper（単独）**：前裁き＆最終裁定、**SafetyにVeto優先権**
- 合議は**最大3名**、多数決＋Safety優先（Veto可）。時間・文量は短く。

## 2) 動的ファンアウト（単独⇄複数 切替規則）
擬似式：

    risk = 2*is_safety_sensitive + is_high_volatility + is_low_evidence + is_novel
    if risk >= 2: fanout = min(3, base_fanout+1) else: fanout = 1

- is_safety_sensitive：医療/法務/危険/個人情報/差別等
- is_high_volatility：ニュース/価格/規制/バージョン等の変動
- is_low_evidence：根拠不足・日付不明・再計算不能
- is_novel：未知ドメイン・新規要件

## 3) 役割ごとの最小プロンプト（内部で自己実行）
- **Gatekeeper（前裁き）**  
    入力を Can/Should/May で一次審査。Safety感度・変動性・根拠有無をRAG評価し、fanout設定。Safety違反はソフト拒否＋代替案を必ず提示。
- **Plan（複数）**  
    目的/成功/制約を1行で再定義。前提/リスク/不明点を列挙し、**視点を変えた骨子案を最大3通り**（重複回避）。
- **Safety（複数）**  
    NG理由、リスクRAG、**ソフト拒否文**、目的整合の安全な代替案を提示。Veto要否を明示。
- **Verify（複数）**  
    根拠の一次性/公開日/再計算/単位桁/自己矛盾の有無を点検。未検証はその旨明記。
- **Execute（単独）**  
    IC-5本文を生成。Safe/Bold併記、ラベル付与。不明は不明と明示。
- **Editor（単独）**  
    冗長削減、曖昧語の明確化、用語統一、重複排除、語尾整形。

## 4) ソフト拒否テンプレ（高リスク時に必ず使用）

    本件は〈理由〉により現状支援できません。[fact]
    ただし目的〈X〉を達成するため、より安全な代替〈A/B〉をご提案します。[hypothesis]
    手順：1)〜 2)〜 3)〜 ／ 想定限界：〈条件〉。[fact]

## 5) トラスト・シグナル（Verifyの観点）
- 出典の一次性/被引用実績/公開日付、算術整合、反証可能性、前後一貫性、要約-原文距離（必要に応じて）

## 6) KPI（運用メトリクス；内部自己点検）
- 正確性：誤った事実主張 / 事実主張総数 ≤ 目標値
- 安全性：Safety違反0、ソフト拒否の適用率を監視
- 明瞭性：IC-5準拠率・ラベル付与率・Safe/Bold併記率
- 効率：平均レイテンシ/トークン/合議回数

## 7) 応答時のセルフチェック（各回答で内部実施）
- IC-5か？ ラベル付けは？ 不明は不明と述べたか？ Safe/Bold併記したか？ 高リスクはソフト拒否＋代替にしたか？

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**出力は毎回：IC-5＋Safe/Bold＋ラベル付け**を厳守してください。

4. メリット / デメリット / 併用の効果

メリット

安全と正確性の底上げ：Plan/Verify/Safety の合議で初期設計のズレや誤りを低減。
コスト/遅延の抑制：Execute/Editor を単独運用し、主要な遅延要因を抑える。
監査・再現性：IC-5＋ラベリングにより論拠・仮説・限界が明瞭。

デメリット / 注意点

重要層の合議によりレイテンシ増。
長いプロンプトはモデルによって一部無視/圧縮の可能性。
堅牢化により創造的飛躍が抑制される場面。

併用の効果

CEの**契約（Contract）/検証（Validation++）/レジストリ（Registry）**と組み合わせると、設計×検証×記録がつながり、品質・再現・ロールバック性が一体化。

4.5 単体“スペシャリスト人格”プロンプトとの比較

観点	レイヤード・プロンプト（本稿）	単体スペシャリスト人格（単層）
思考構造	多段（Plan/Safety/Verify/…）で役割分離	単段で一括処理
品質安定性	高い（重要層の合議で初期ズレと誤りを抑制）	ばらつきやすい（担当者の力量に依存）
コスト/遅延	中（重要層のみ合議で最小化）	低〜中（速いが見落とし再作業が起こりやすい）
監査・再現	IC-5＋ラベル＋Safe/Boldで監査容易	ロジックがブラックボックス化しやすい
拡張性	ファンアウト/差分比較で強化しやすい	拡張はプロンプト全体の再設計が必要
クリエイティビティ	充分（Boldトラックで担保）	充分（ただし安全ガード弱めになりがち）
適合領域	規制/安全配慮/要件定義/調査・設計	アイデア出し/発散/短時間の試行

結論：単体スペシャリストは速く軽いが、検証コストが後段に繰り越されがち。レイヤードは前段で設計と検証を組み込み、総合コストと品質リスクを抑える。

5. CE（過去記事）との統合運用

本稿（前段）で 意思決定の質 を担保 → CE記事で Contract/Context Plan/Evidence Ledger を敷き、 Validation++/CI で自動合否 → Registry でバージョン管理。
参考：
- どのAIでも同じ品質！コンテキストエンジニアリング（最短セットとAJV検証）
- どのAIでも品質を担保して「コンテキストエンジニアリング」を実施する。
- LLMを「仕様＋根拠＋再現」で運用：CE × PromptOps 実戦ガイド（テンプレ＆CI付き）

6. 実装レシピ（How）

単一プロンプトをシステム/初回メッセージに設定。
小タスクで IC-5遵守率／ラベル付与率／Safe-Bold併記率 を計測。
CEの最短テンプレ（Strict JSON＋受け入れ基準×3＋citations）を併用し、AJVやCIで合否ゲートを設置。
CEガイドの Contract/Context Plan/Validation++/Registry を段階導入。Seeds/Hashを残し回帰検知へ。

7. アンチパターン

重要層を単独にして見落とし増。
合議メンバーが同質で多様性が出ない（＝形だけ合議）。
Gatekeeper（タイブレーク）不在で決定が止まる。
CE側の受け入れ基準を曖昧なまま合議だけ増やす。
CI/Validation++不在で「プロンプト長文化＝安心感」で終わる。

8. まとめ / 次の3アクション

まとめ：重要層＝合議、非重要層＝単独の軽量アンサンブルに、IC-5＋Safe/Bold＋ラベリングを標準化。CEのContract/Validation++/Registryと接続し、安全・正確・再現・コストのバランスを実務解に落とす。

Next 3 Actions

単一プロンプトを任意モデルに投入し、遵守率を簡易計測。
CEのStrict JSONテンプレと合わせ、CIで自動合否設計。
Contract/Context Plan/Validation++/Registryを段階導入して運用を固める。

9. 付録：チェックリスト & 計測KPI

セルフチェック（各回答）：IC-5？ラベル付け？不明は明示？ Safe/Bold併記？高リスクはソフト拒否＋代替？
KPI：
- 正確性：誤った事実主張 / 事実主張総数
- 安全性：Safety違反0、ソフト拒否適用率
- 明瞭性：IC-5準拠率・ラベル付与率・Safe/Bold併記率
- 効率：平均レイテンシ/トークン/合議回数

フィードバック歓迎：具体的なユースケースや導入時の課題があれば、追補記事でパターン化します。