自叙伝・自分史ガイド
LLM自叙伝の品質を上げる: 生成前設計が9割
LLMは便利ですが、設計なしで回すと「それらしいが浅い文章」になりがちです。品質の差はモデル名より、入力契約と検証フローで決まります。
LLM 自叙伝生成AI 自伝プロンプト設計AI ライティング
1. 生成前に決めるべき4項目
目的読者、時系列範囲、語り口、禁止事項の4項目を先に決めると、生成の揺れを抑えられます。
特に禁止事項は重要で、過度な美化、未確認情報の断定、本人以外の内面推測を明示的に禁止すると安全です。
2. 事実検証を後工程にしない
事実検証は最後にまとめて行うのではなく、章ごとに小さく行う方が効率的です。修正範囲が限定されるため、再生成コストも下がります。
検証テーブルを作り、確定、推定、不明の3区分で管理すると、読み手に誠実な文章になります。
3. 再生成は「原因単位」で行う
違和感が出たときは全文再生成ではなく、原因を分解して再指示します。構成問題か、語彙問題か、事実問題かで指示文を分けるのがコツです。
これにより改善の再現性が上がり、運用が属人化しにくくなります。
よくある質問
LLMを変えるだけで品質は上がりますか？
一定の差はありますが、入力設計と検証運用が不十分な場合は、モデル変更だけでは根本改善になりません。
ハルシネーション対策は何が有効ですか？
確定事実の明示、未確認情報の断定禁止、章ごとの小分け検証の3点セットが実務では有効です。