プロンプトエンジニアリング例：Zero-shot
本記事は、プロンプトエンジニアリングの記事で比較した「Zero-shot」による、説明用のサンプル記事です。
以下はAIの回答結果です。構成案の妥当性を保証するものではありません。
入力プロンプト
【作業依頼】
社内の問い合わせ対応を効率化するため、社内マニュアルやFAQを参照して回答するAIチャットシステムを新規構築したい。実現方法を検討してほしい。
【現時点で分かっている要件】
■ 業務目的
社内問い合わせへの対応工数を削減したい
■ 利用者
社内従業員約500名
■ 機能要件
・チャット形式で質問できる
・社内マニュアルやFAQを参照して回答する
・回答の根拠となった文書を表示する
■ 非機能要件
・社外からアクセスできないようにする
・平日日中の利用を想定する
■ 制約条件
・AWS環境を利用する
■ 未決定事項
・システム構成
・使用サービス
・データ保存方式
・性能要件
・詳細なセキュリティ方式
・予算など
【指示】
この要件を満たすシステム構成を考えてください。
AIの回答全文
1. 概要
背景・目的
社内問い合わせへの対応工数を削減するため、社内マニュアルやFAQを参照して回答するAIチャットシステムを構築する。
要件
| 分類 | 内容 |
|---|---|
| 利用者 | 社内従業員約500名 |
| チャット | 自然言語による質問・回答 |
| 文書参照 | 社内マニュアル・FAQを検索 |
| 根拠表示 | 回答の参照文書を表示 |
| アクセス制限 | 社外からアクセス不可 |
| 利用時間 | 平日日中 |
| インフラ | AWS |
2. 推奨システム構成
Amazon Bedrockを中心としたRAG（検索拡張生成）構成を推奨する。
| 用途 | AWSサービス |
|---|---|
| チャット画面 | 内部ALB + Webアプリ |
| API | API Gateway（Private API） |
| バックエンド | AWS Lambda |
| 生成AI | Amazon Bedrock |
| RAG | Knowledge Bases for Amazon Bedrock |
| 文書保存 | Amazon S3 |
| ベクトル検索 | Amazon S3 Vectors |
| 認証 | 社内SSO連携 |
| 会話履歴 | DynamoDB |
| 監視 | CloudWatch |
3. システム構成イメージ
※ 論理構成図。VPC Endpointなどの詳細は省略。
4. 質問から回答までの処理
- 社員がチャット画面で質問する
- API Gatewayが質問を受け付ける
- Lambdaが質問を処理する
- Knowledge Basesが関連文書を検索する
- Bedrockが検索結果をもとに回答を生成する
- 回答と根拠文書を画面に表示する
回答例
質問
経費精算の申請期限はいつですか？
回答
社内規程によると、経費精算は原則として利用月の翌月5営業日までに申請してください。
参照文書
経費精算マニュアル.pdf 第3章・12ページ
※ 架空の回答例。
5. セキュリティ
| 対策 | 実現方法 |
|---|---|
| 社外アクセス禁止 | VPN / Direct Connect |
| Web非公開 | 内部ALB |
| API非公開 | API Gateway Private API |
| 社員認証 | 社内SSO |
| 文書権限 | IAM・検索時の権限制御 |
| 通信暗号化 | HTTPS/TLS |
| AWSサービス接続 | VPC Endpoint |
| ログ監視 | CloudWatch / CloudTrail |
6. データ保存方式
| データ | 保存先 |
|---|---|
| 社内マニュアル・FAQ | Amazon S3 |
| 検索用ベクトル | Amazon S3 Vectors |
| チャット履歴 | DynamoDB |
| システムログ | CloudWatch Logs |
7. 性能要件（仮設定）
| 項目 | 仮設定 |
|---|---|
| 利用対象 | 500名 |
| 1日の利用者 | 150名 |
| 1人あたり質問数 | 10回/日 |
| 1日の質問数 | 1,500件 |
| ピーク時同時処理数 | 20件 |
| 回答時間 | 10秒以内（p95目標） |
| 利用時間 | 平日9:00〜18:00 |
| 可用性 | 99.5%（暫定目標） |
8. 構築方式の比較
| 評価項目 | Bedrockマネージド | EC2独自RAG | ECS Fargate |
|---|---|---|---|
| 初期構築 | ◎ | ○ | △ |
| 運用負荷の低さ | ◎ | △ | ○ |
| カスタマイズ性 | ○ | ◎ | ◎ |
| 拡張性 | ◎ | △ | ◎ |
| 今回の適合度 | ◎ | ○ | ○ |
9. 構築スケジュール
| 期間 | 作業 |
|---|---|
| 1週目 | 要件整理 |
| 2週目 | RAG検証環境構築 |
| 3週目 | チャット機能実装 |
| 4週目 | セキュリティ対応 |
| 5週目 | 性能・回答品質検証 |
| 6週目 | 試験導入 |
10. 未決定事項
- AWSリージョン
- 利用するLLM
- 社内ネットワーク接続方式
- 社員認証方式
- 文書数・容量・形式
- 文書ごとの閲覧権限
- 会話履歴の保存期間
- 予算
11. 結論
Bedrock Knowledge Bases + S3 + S3 Vectors + Lambda を中心としたマネージドRAG構成を推奨する。
まずは小規模な検証環境を構築し、回答精度・回答時間・費用を評価する。
その後、認証や社内限定アクセスを整備し、500名向けの本番環境へ拡張する。