ある企業が、Azure OpenAI Service の GPT-4 モデルを使って顧客から受け取った契約書の要点を自動要約するシステムを構築しています。契約書には「秘密保持義務」「損害賠償上限」などの重要条項が含まれており、これらが要約から漏れることは許容できません。要約品質を向上させ、重要条項の見落としを最小化するために最も適切な設計はどれか。
- A. temperature を 0 に設定して、モデルが常に同じ要約を生成するようにする
- B. 契約書を Azure Blob Storage に保存し、毎回ファイル名だけをプロンプトに渡してモデルが自動的にファイルを参照するようにする
- C. 要約精度向上のため、まず契約書全文を GPT-3.5 で事前要約してからその結果を GPT-4 に渡す二段階処理を行う
- D. システムプロンプトに「以下の条項カテゴリ（秘密保持・損害賠償・解約条件・支払条件）を必ずチェックし、各カテゴリが契約書に含まれるかを確認した上で要約せよ」と構造化指示を与え、出力に各カテゴリへの言及を必須とする
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正解: D
重要条項の見落としを防ぐには、モデルに「何を確認すべきか」を構造化して明示するプロンプト設計が最も効果的です。チェックすべき条項カテゴリをシステムプロンプトで列挙し、出力でそれぞれへの言及を必須とすることで、モデルが重要項目を見落とさずに要約を生成します。選択肢 A の temperature=0 は一貫性向上には寄与しますが、重要条項の網羅性とは直接の関係がなく、構造化指示なしでは見落としを防げません。選択肢 B は誤りで、現在の Azure OpenAI Service はファイル名だけで Blob Storage のファイルを自動参照する機能を持たず、ファイル内容を明示的にプロンプトに含める必要があります。選択肢 C の GPT-3.5 による事前要約は、この段階で重要情報が失われるリスクがあり逆効果です。