プロンプトチェーンとは
プロンプトチェイニングとは、複雑な作業を一つの長い指示にせず、複数のAI処理に分けてつなぐ考え方です。
情報抽出、分類、下書き、確認のように段階を分けると、各工程を評価しやすくなります。自動化では途中の誤りが後工程へ広がるため、入力・出力・確認条件を工程ごとに決めます。
WHAT YOU GET
この記事で分かること
- プロンプトチェイニングは作業を小さな処理に分けてつなぐ方法
- 工程ごとに出力形式と確認条件を決められる
- 誤りの原因を切り分けやすくなる
- 自動実行前に人が確認する停止点を置く
30 SECONDS
30秒で分かる
- 作業を複数段階に分けて依頼する技法。
- 各段階の精度を確認しやすい。
- 段階が増えると手間も増える。
IN ONE LINE
一言でいうと
プロンプトチェーンは、複雑な作業を「構成案→下書き→チェック」のように複数の依頼に分割し、前の出力を次の入力に使う技法です。一度に頼むより、各段階の精度を確認しやすくなります。
EDITORIAL
THINKLAB編集部の実務チェック
工程の検査はAIへ「問題ないか」と聞く処理だけに限りません。必須欄の有無や日付形式はプログラムで調べ、原文との意味の対応は別に確認するなど、目的に合った方法を選びます。形式が正しいことと、内容が正しいことを分けて扱ってください。
この例は工程と確認点を決めた固定ワークフローです。途中結果を見てモデルが次のツールや手順を選ぶエージェントとは区別します。複数回AIへ依頼したことだけで、エージェントを実装したとはいえません。
大きな依頼を一度に投げるより、必要な情報を抽出し、形式を整え、最後に人が確認する流れに分ける方が、どこで誤ったか追いやすくなります。
自動化を進めるほど、各工程の入力制限・失敗時の扱い・ログを明確にしてください。
- 分割: 一工程で決めることを一つに絞る
- 検証: 次工程へ渡す前に形式・根拠・不足を確認する
- 停止: 対外公開や外部操作の直前に人の確認を置く
WHEN TO USE
どんな時に使う？
企画
調査メモ→論点抽出→構成案→人のレビューへ作業を分ける。
開発
文書から必要項目を抽出し、形式を検査してから別処理へ渡す。
マーケティング
素材整理と表現案作成を分け、公開前にブランド・事実を確認する。
EXAMPLES
具体例
- 架空の問い合わせ「請求書を再送してほしい。宛先変更の有無は書かれていない」を使う工程例です。第一段階では依頼内容と不足情報を抽出し、根拠となる文を添えます。ここでは実際のAI処理を実行していません。
- 第二段階へ渡す前に、依頼内容が「請求書の再送」、不足情報が「宛先変更の有無」になっているかを原文と照合します。存在しない宛先を補っていたら後工程へ進めず、抽出から修正します。通過後は、不足情報を確認する返信案だけを作るという固定手順です。
- 最後に、人が返信案と元の問い合わせを確認します。正しい文体の返信でも、最初の抽出が誤っていれば誤回答になるため、最終出力だけでなく工程ごとの入力と出力を残す評価案です。
MISCONCEPTIONS
よくある誤解
誤解：工程を増やせば必ず精度が上がる。
実際：不要な工程は失敗点も増やします。目的・入力・出力・検証を明確にした分割が必要です。
誤解：一度正しく動けば監視は不要。
実際：入力形式やモデル、参照データの変更で崩れるため、ログと定期評価が必要です。
LEARNING PATH
基礎から比較までの読み方
FAQ
よくある質問
プロンプトチェイニングは初心者にも必要ですか？
短い依頼では不要な場合もあります。複雑な作業で出力を確認・修正しやすくしたいときに有効です。
完全自動化してよいですか？
公開、送信、更新、外部操作を含む工程は、人の確認と停止条件を残すのが安全です。
SOURCES
出典
FRESHNESS
最終確認・更新履歴
更新日: 2026年10月12日
最終確認日: 2026年9月25日
確認: THINKLAB編集部
- 2026-10-12 · 架空の問い合わせによる工程例、途中の検査・停止点、固定ワークフローとの関係を追加（THINKLAB編集部）
- 2026-09-25 · 工程分割・検証・対外公開前の確認ゲートを追加（THINKLAB編集部）