プロンプトの構文最適化は、LLMが命令の優先順位を正しく理解するために不可欠なプロセスです。自然言語による曖昧な指示は、モデル内部の注意機構（Attention Mechanism）を分散させ、結果の不確実性を高めます。これを防ぐため、我々は命令、背景、入力データ、出力形式を明確に分離する手法を推奨しています。
主要な構造化タグの適用
- # Instructions:
- モデルが実行すべき具体的なアクションを定義します。動詞から開始し、解釈の余地を排除します。
- # Constraints:
- 出力禁止事項や文字数制限、トーンの指定など、厳守すべき境界条件を設定します。
- # Output Format:
- JSON, Markdown, CSVなど、後続のシステムがパース可能な形式を指定します。
特に、業務オートメーション設計においては、出力形式の固定が必須となります。構造化されていないプロンプトでは、稀に説明文が混入し、プログラムによる自動処理を停止させるリスクがあります。デリミタ（### や ---）を使用したセクションの区切りは、モデルのトークン処理における注意の重み付けを最適化する効果があります。