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Faceted Prompting: AIプロンプトへの関心の分離

問題

マルチエージェントシステムが複雑になるにつれ、プロンプトはモノリシックになる。1つのプロンプトファイルにエージェントの役割、行動規範、タスク固有の指示、ドメイン知識、出力形式がすべて混在する。これは3つの問題を生む。

1. 再利用できない — 2つのステップが同じレビュアーのペルソナを必要としつつ指示が異なる場合、プロンプト全体を複製するしかない
2. 暗黙的な結合 — コーディング規約を変更すると、それを参照するすべてのプロンプトを編集する必要がある
3. 責任の不明確さ — プロンプトのどの部分がエージェントの「役割」を定義し、どの部分が「やるべきこと」を定義しているのか区別がつかない

アイデア

ソフトウェア工学の基本原則である**関心の分離（Separation of Concerns）**をプロンプト設計に適用する。

エージェントごとに1つのモノリシックなプロンプトを書く代わりに、「何の関心を扱っているか」で独立した再利用可能なファイルに分解する。そしてワークフローのステップごとに宣言的に合成する。

5つの関心

Faceted Promptingはプロンプトを5つの直交する関心に分解する。

関心	答える問い	例
Persona	誰として判断するか？	役割定義、専門性
Policy	何を守るか？	禁止事項、品質基準、優先順位
Instruction	何をするか？	目標、ステップ固有の手順
Knowledge	何を参照するか？	前提知識、ドメイン資料、API仕様
Output Contract	どう出すか？	出力構造、レポートテンプレート

各関心はそれぞれのディレクトリに独立したファイル（Markdownまたはテンプレート）として格納される。

workflows/       # ワークフロー定義
personas/        # WHO — 役割定義
policies/        # RULES — 禁止事項・品質基準
instructions/    # WHAT — ステップ手順
knowledge/       # CONTEXT — 前提知識・参照資料
output-contracts/ # OUTPUT — 出力契約テンプレート

なぜこの5つか？

Persona と Instruction は最低限必要なもの — エージェントが誰で、何をすべきかを定義する必要がある。しかし実際には、さらに3つの関心が独立した軸として現れる。

• Policy はタスクをまたがって適用される規約・基準を捉える。「何を守るか」を定義する関心であり、禁止事項（フォールバック濫用の禁止、未使用コードの禁止）、品質基準（REJECT/APPROVE判定）、優先順位（正確性 > 速度）を含む。コーディングポリシーは機能実装でもバグ修正でも同じように適用される。ポリシーは「横断的関心事」であり、作業内容に関係なく守るべきルールを規定する。

• Knowledge はエージェントが判断の前提として参照する情報を捉える。アーキテクチャ文書はプランナーにもレビュアーにも関係がある。ナレッジをインストラクションから分離することで重複を防ぎ、インストラクションを手順に集中させる。ナレッジは記述的（「このドメインはこうなっている」）であり、規範的（「こうすべき」）なルールはPolicyに属する。

• Output Contract は作業そのものとは独立した出力構造を捉える。同じレビューフォーマットをアーキテクチャレビュアーとセキュリティレビュアーの両方で使える。出力形式の変更がエージェントの振る舞いに影響しない。

宣言的な合成

Faceted Promptingの中核メカニズムは宣言的な合成である。ワークフロー定義が各ステップでプロンプトの内容を直接埋め込むのではなく、どの関心を組み合わせるかを宣言する。

主要な特性は次の通り。

• 各ファイルは1つの関心だけを持つ。 ペルソナファイルには役割と専門性のみを記述し、ステップ固有の手順は書かない。
• 合成は宣言的。 ワークフローはどの関心を組み合わせるかを記述し、プロンプトをどう組み立てるかは記述しない。
• 自由に組み合わせ可能。 同じ coder ペルソナを異なるポリシーとインストラクションで異なるステップに使える。
• ファイルが再利用の単位。 同じファイルを指すことでポリシーをワークフロー間で共有する。

TAKTでの実装例

TAKT はFaceted PromptingをYAMLベースのワークフロー定義（「ピース」と呼ぶ）で実装している。各関心はセクションマップで短いキーにマッピングされ、各ステップ（TAKTでは「ムーブメント」と呼ぶ）からキーで参照される。

name: my-workflow
max_iterations: 10
initial_movement: plan

# セクションマップ — キー: ファイルパス（このYAMLからの相対パス）
personas:
  coder: ../personas/coder.md
  reviewer: ../personas/architecture-reviewer.md

policies:
  coding: ../policies/coding.md
  review: ../policies/review.md

instructions:
  plan: ../instructions/plan.md
  implement: ../instructions/implement.md

knowledge:
  architecture: ../knowledge/architecture.md

output_contracts:
  review: ../output-contracts/review.md

movements:
  - name: implement
    persona: coder            # WHO — personas.coder を参照
    policy: coding            # RULES — policies.coding を参照
    instruction: implement    # WHAT — instructions.implement を参照
    knowledge: architecture   # CONTEXT — knowledge.architecture を参照
    edit: true
    rules:
      - condition: Implementation complete
        next: review

  - name: review
    persona: reviewer         # 異なる WHO
    policy: review            # 異なる RULES
    instruction: review       # 異なる WHAT（共有も可能）
    knowledge: architecture   # 同じ CONTEXT — 再利用
    report:
      name: review.md
      format: review          # OUTPUT — output_contracts.review を参照
    edit: false
    rules:
      - condition: Approved
        next: COMPLETE
      - condition: Needs fix
        next: implement

エンジンは各キーをファイルに解決し、内容を読み込み、実行時に最終的なプロンプトを組み立てる。ワークフローの作者がモノリシックなプロンプトを書くことはない — どのファセットを組み合わせるかを選択するだけである。

既存手法との違い

手法	内容	本手法との違い
Decomposed Prompting (Khot et al.)	タスクをサブタスクに分解して異なるLLMに委任	分解するのはタスクではなくプロンプトの構造
Modular Prompting	XML/HTMLタグを使った単一プロンプト内のセクション分け	関心を独立ファイルに分離し、宣言的に合成する
Prompt Layering (Airia)	エンタープライズ向けのスタック可能なプロンプトセグメント	管理ツールであり、プロンプト設計のデザインパターンではない
PDL (IBM)	データパイプライン向けのYAMLベースプロンプトプログラミング言語	制御フロー（if/for/model呼び出し）が焦点で、関心の分離ではない
Role/Persona Prompting	役割を割り当ててレスポンスを方向付ける	ペルソナは5つの関心の1つにすぎない — ポリシー、インストラクション、ナレッジ、出力契約も分離する

核心的な違いは次の点にある。既存手法はタスク（何をするか）を分解するか、プロンプトの構造（どう書式化するか）を整理する。Faceted Promptingはプロンプトの関心（各部分がなぜ存在するか）を独立した再利用可能な単位に分解する。

実用上の利点

ワークフロー作者にとって:

• コーディングポリシーを1つのファイルで変更すれば、それを使うすべてのワークフローに反映される
• 既存のペルソナ、ポリシー、インストラクションを組み合わせて新しいワークフローを作れる
• 各ファイルを単一の責務に集中させられる

チームにとって:

• プロンプトを複製せずにプロジェクト間でポリシー（品質基準・禁止事項）を標準化できる
• ドメイン専門家がナレッジファイルを管理し、ワークフロー設計者がインストラクションを管理する分業ができる
• 個々の関心を独立してレビューできる

エンジンにとって:

• プロンプト組み立ては決定的 — 同じワークフロー定義とファイルからは同じプロンプトが構築される
• ポリシーの配置を最適化できる（例: 「Lost in the Middle」効果に対抗するためプロンプトの先頭と末尾に配置）
• 各関心を他の部分に影響を与えずにステップごとに注入・省略・上書きできる

まとめ

Faceted Promptingは、関心の分離（Separation of Concerns）をAIプロンプト工学に適用するデザインパターンである。プロンプトを5つの独立した関心 — Persona、Policy、Instruction、Knowledge、Output Contract — に分解し、宣言的に合成することで、再利用可能で保守しやすく透明なマルチエージェントワークフローを実現する。