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5つの関心を Persona, Policy, Instruction, Knowledge, Output Contract に統一。 ディレクトリ、YAMLキー、ソースコード、テンプレート、テスト、ドキュメントを全面更新。
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9.9 KiB
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# Faceted Prompting: AIプロンプトへの関心の分離
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## 問題
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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。
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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
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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
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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
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## アイデア
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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。
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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。
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## 5つの関心
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Faceted Promptingはプロンプトを5つの直交する関心に分解する。
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| 関心 | 答える問い | 例 |
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| **Persona** | *誰*として判断するか？ | 役割定義、専門性 |
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| **Policy** | *何を*守るか？ | 禁止事項、品質基準、優先順位 |
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| **Instruction** | *何を*するか？ | 目標、ステップ固有の手順 |
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| **Knowledge** | *何を*参照するか？ | 前提知識、ドメイン資料、API仕様 |
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| **Output Contract** | *どう*出すか？ | 出力構造、レポートテンプレート |
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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。
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workflows/ # ワークフロー定義
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personas/ # WHO — 役割定義
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policies/ # RULES — 禁止事項・品質基準
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instructions/ # WHAT — ステップ手順
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knowledge/ # CONTEXT — 前提知識・参照資料
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output-contracts/ # OUTPUT — 出力契約テンプレート
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### なぜこの5つか？
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**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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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## 宣言的な合成
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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。
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主要な特性は次の通り。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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- **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。
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### TAKTでの実装例
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[TAKT](https://github.com/nrslib/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。
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```yaml
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name: my-workflow
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max_iterations: 10
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initial_movement: plan
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# 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）
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personas:
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coder: ../personas/coder.md
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reviewer: ../personas/architecture-reviewer.md
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policies:
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coding: ../policies/coding.md
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review: ../policies/review.md
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instructions:
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plan: ../instructions/plan.md
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implement: ../instructions/implement.md
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knowledge:
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architecture: ../knowledge/architecture.md
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output_contracts:
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review: ../output-contracts/review.md
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movements:
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- name: implement
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persona: coder # WHO — personas.coder を参照
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policy: coding # RULES — policies.coding を参照
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instruction: implement # WHAT — instructions.implement を参照
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knowledge: architecture # CONTEXT — knowledge.architecture を参照
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edit: true
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rules:
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- condition: Implementation complete
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next: review
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- name: review
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persona: reviewer # 異なる WHO
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policy: review # 異なる RULES
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instruction: review # 異なる WHAT（共有も可能）
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knowledge: architecture # 同じ CONTEXT — 再利用
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report:
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name: review.md
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format: review # OUTPUT — output_contracts.review を参照
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edit: false
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rules:
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- condition: Approved
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next: COMPLETE
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- condition: Needs fix
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next: implement
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```
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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。
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## 既存手法との違い
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| 手法 | 内容 | 本手法との違い |
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| **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* |
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| **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 |
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| **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 |
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| **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 |
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| **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 |
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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。
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## 実用上の利点
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**ワークフロー作者にとって:**
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- 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
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- 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
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- 各ファイルを単一の責務に集中させられる
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**チームにとって:**
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- 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
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- 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
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- 個々の関心を独立してレビューできる
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**エンジンにとって:**
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- 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
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- 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）
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- 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
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## まとめ
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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。
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