AIの会話はなぜ「ブレる」のか?多ターン対話で起きる性能劣化と解決アプローチ
AI要約
LLMの多ターン対話で「ブレる」のは、システムプロンプトとユーザー発言をすべて同じトークンとして扱う設計が原因です。研究では39%の性能劣化が報告されています。解決策として「役割埋め込み」が提案されており、話者や情報種別を構造的に区別することでAIの一貫性と信頼性が向上します。アーキテクチャレベルの改善により、真の「ブレないAI相棒」実現への道が見えてきます。
AI要約
LLMの多ターン対話で「ブレる」のは、システムプロンプトとユーザー発言をすべて同じトークンとして扱う設計が原因です。研究では39%の性能劣化が報告されています。解決策として「役割埋め込み」が提案されており、話者や情報種別を構造的に区別することでAIの一貫性と信頼性が向上します。アーキテクチャレベルの改善により、真の「ブレないAI相棒」実現への道が見えてきます。
AIをただの「何でもやる1人のエンジニア」として使うから上手くいきません。実際のチーム開発と同じように、PM(要件整理)→エンジニア(実装)→レビュアー(品質チェック)の3役に分けてAIに頼むと、仕様のブレや手戻りが劇的に減ります。各工程のプロンプト例付きで、明日から実践できる運用ノウハウです。

