ある開発者が Azure OpenAI Service で GPT-4o モデルを使ったアプリケーションを構築しています。プロンプトエンジニアリングの観点から、モデルに対して「カスタマーサポート担当者として振る舞い、常に丁寧な日本語で短く回答する」という永続的な役割と制約を設定する最も適切な方法はどれか。
- A. Chat Completions API のシステムメッセージ（system ロール）に役割と制約を記述する
- B. ユーザーメッセージの先頭に毎回「あなたはカスタマーサポート担当者です」と追加する
- C. モデルのデプロイ設定で「temperature=0」に設定し、回答の一貫性を確保する
- D. Azure AI Foundry のモデルカードに役割説明を記述する
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正解: A
Chat Completions API のシステムメッセージ（system ロール）は、モデルの振る舞い・役割・制約を会話全体に渡って永続的に設定するための仕組みです。ユーザーには直接見えず、開発者がモデルのペルソナや出力形式を制御するために使用します。選択肢 B のユーザーメッセージへの毎回追加は機能しますが、ユーザーに見えてしまうこと・毎回実装が必要なことから、システムメッセージより不適切です。選択肢 D の Azure AI Foundry のモデルカードはモデルの説明文書であり、実行時の挙動に影響しません。選択肢 C の temperature は回答の多様性・ランダム性を制御するパラメータであり、役割や文体の設定とは無関係です。