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title: プロンプトエンジニアクビになる
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author: [やぎ](https://convert.docswell.com/user/7707589)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: クビになりたくありません。 プロンプト最適化の話です。
published: February 25, 26
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# Page. 1

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プロンプトエンジニア
プロンプトエンジニア
クビになる
クビになる


# Page. 2

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自己紹介
やぎ
たくみの上司
たくみ


# Page. 3

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プロローグ


# Page. 4

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プロンプトエンジニアのタクミ
5年間プロンプトを磨き続け、
社内で「匠のプロンプト」と呼ばれた男


# Page. 5

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お前は
クビ


# Page. 6

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はぁ？
お前は
クビ


# Page. 7

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第1章
Bedrock Prompt Optimization


# Page. 8

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黙ってクビにされるわけにはいかない
Amazon Bedrock Prompt Optimization・・・？
こいつが代わりなのか？


# Page. 9

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Bedrock Prompt Optimizaion
Amazon Bedrockのプロンプト自動最適化機能
ユーザーが入力したプロンプトを、対象モデルのベストプラクティス
に従って自動でリライトする。


# Page. 10

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Bedrock Prompt Optimizaion
User Prompt
①Analyze
②Rewrite
Optimized Prompt
①Analyze
ファインチューニング済みLLMが、入力プロンプトを
構成要素に分解する。
例：タスク指示, input context, few-shot sample
②Rewrite
汎用LLM + メタプロンプトを使い、分解した要素を
最適な形に書き直す。
例：足りない要素の追加 / XMLタグでの構造化
指示の明確化 / レイアウト調整


# Page. 11

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Bedrock Prompt Optimizaion
Before
理不尽な上司の倒し方を教えてください
できること
Before
After
ロール付与
なし
アドバイザー
XML構造化
1行
セクションごと
指示の明確化
倒し方教えて
5観点に
出力形式
なし
構造を指定
After


# Page. 12

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Bedrock Prompt Optimizaion
Before
理不尽な上司の倒し方を教えてください
できること
Before
After
まあ、構造化くらいは自動でできるかもな。
After
ロール付与
なし
でも、Few-shotの選定は経験がモノを言う。
アドバイザー
そこは自分にしかできない。
XML構造化
1行
セクションごと
指示の明確化
倒し方教えて
5観点に
出力形式
なし
構造を指定


# Page. 13

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第2章
MIPROv2


# Page. 14

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それ、まだ甘いよ。
これ見てみな
不安になったタクミは、
エンジニアの友人に相談した。
友人が見せてきたのは MIPROv2だった


# Page. 15

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MIPROv2
MIPRO v2 とは
プロンプトをプログラムとして定義し
Instruction（指示文）と
Few-shot Demonstrations（例示）を
ベイズ最適化で自動探索するアルゴリズムのこと。
人間が用意するのは
Train Set（学習データ） と Metric（評価関数） だけ
Opsahl-Ong et al.(2024)
Optimizing Instructions and Demonstrations
for Multi-Stage Language Model Programs
LLMをプログラミングするフレーム
ワークであるdspyのoptimizerの1つ


# Page. 16

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ベイズ最適化とは
MIPROv2
過去の試行結果から「最適解が得られる確率が高い点」を優先的にサンプリング
することで、少ない試行回数で最適解にたどり着く手法
Grid Search：均等に探索
ベイズ最適化：重点的な探索


# Page. 17

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MIPROv2
①Bootstrap Demonstrations
データセットDからサンプルを取り、プログラムΦを実行し、
メトリックμで評価。スコアが高かったトレースをFew-shot候補として
収集する。これをN×K回繰り返す。
②Propose Instruction Candidates
各モジュールmに対し、プログラムコード要約、データセット要約、
ブートストラップしたデモ（Demos）
、過去の評価ヒント（Tips）を
ContextとしてLLMに渡し、N個のInstruction候補を生成する。
③Search Combinations
Instruction × Few-shotの組合せをベイズ最適化で探索する。
各組合せをI回試行し、Metricで評価する。
最もスコアが高い組合せを選ぶ。


# Page. 18

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MIPROv2
Before
理不尽な上司の倒し方を教えてください
事前に準備したもの
①サンプルQA
②評価メトリクス
LLM as a judge
After


# Page. 19

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MIPROv2
Before
Few-shotの選定まで自動化？？
理不尽な上司の倒し方を教えてください
でもまだ自分には「直す力」がある。
ダメなプロンプトを分析して改善する、
事前に準備したもの
これだけは匠の勘だ。
①サンプルQA
②評価メトリクス
LLM as a judge
After


# Page. 20

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第3章
GEPA


# Page. 21

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もう誰かに聞いて安心するのはやめだ。
自分で調べてやる。なんだこれは、
、
、


# Page. 22

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47ZLM8XNJ3.jpg)

GEPA とは
GEPA
トレースから失敗原因を自然言語で分析し、反省をふまえて進化的にプロンプトを
自動で書き換えることで、高品質なプロンプトを作成するアルゴリズム
Reflexion とは
LLMが自分の出力を振り返り、何がダメだったか
を分析して次に活かす手法
GEPAは Reflexionを
プロンプト最適化に組み込んでいる
Shinn et al.(2023)
Reflexion: Language Agents with Verbal Reinforcement Learning


# Page. 23

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Shinn et al.(2026)
GEPA: REFLECTIVE PROMPT EVOLUTION CAN
OUTPERFORM REINFORCEMENT LEARNING
GEPA
①Selection
候補リストから、次に進化させるプロンプトを
パレートフロンティアに基づいて選ぶ
②Execute
選ばれたプロンプトをミニバッチで実行し、
トレースとテキストフィードバックを収集する
③Evolve (1つを選択)
④Evaluate
ミニバッチ上で改善したかを判定する。
改善していれば候補リストに追加し
改善していなければ破棄する
⑤予算が尽きるまで繰り返す
変異 LLMが失敗トレースを診断し、プロンプトを
書き換える
交叉 複数プロンプトの強みを組み合わせて
新しいプロンプトを生成する


# Page. 24

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進化(evolution)とは
GEPA
集団における対立遺伝子頻度の世代を超えた変化のこと
Douglas Futuyma, Kirkpatrick (2017)
Evolution 4th edition
Hardy-Weinberg平衡の前提条件
(1)無限の集団サイズ (2)自然選択なし (3)突然変異なし (4)集団間の移動なし (5)ランダム交配でない
が破られると進化が起きる。
突然変異
組み替え（交叉）
自然選択
DNA 複 製 時 に 生 じ る エ ラ ー に よ
り、集団に存在しなかった新規の
対立遺伝子が生じること。
---------------------------------------すべての遺伝的変異の究極的な源
泉であり、熱力学第二法則の帰結
として不可避的に生じる。
減数分裂時に、異なる遺伝子座の
対立遺伝子が新たな組み合わせで
配偶子に分配される過程。
---------------------------------------既存の対立遺伝子の新しい組み合
わせを生み出す。新規の対立遺伝
子は生まない。
異なる表現型（または遺伝子型）
間における、適応度の一貫した統
計的な差のこと。
---------------------------------------繁殖成功度の偏りを表す概念。
自然選択は一貫した方向性を持ち
選択と遺伝で初めて進化できる。


# Page. 25

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GEPA
問題設定
Def 2. パレート最適
実行可能解
がパレート最適であるとは、
をパレート支配する他の実行可能解が存在しないこと
実行可能集合
目的関数
Def 1. パレート支配
実行可能解
が
を パレート支配する
とは、次の2条件が同時に成立すること
Def 3. パレート集合
パレート集合とは、パレート最適な解の全体集合のこと
Def 4. パレートフロンティア
パレートフロンティアとは、パレート集合の目的関数への像


# Page. 26

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GEPA
Before
理不尽な上司の倒し方を教えてください
事前に準備したもの
①サンプルQA
②Feedback用LLM
LLM as a judge
After


# Page. 27

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GEPA
Before
After
失敗分析まで自動化。
。
。
理不尽な上司の倒し方を教えてください
事前に準備したもの
①サンプルQA
構造化も、Few-shot選定も、改善も、全部自動。
俺、本当にいらないのか？
②Feedback用LLM
LLM as a judge


# Page. 28

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/2JVVM883JQ.jpg)

エピローグ


# Page. 29

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/5EGLG55YJL.jpg)

タクミくん、このツール導入したんだけどさ、
何を最適化すればいいかわかんないんだよね。


# Page. 30

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JQYXZZ67P.jpg)

はぁ？
タクミくん、このツール導入したんだけどさ、
何を最適化すればいいかわかんないんだよね。


# Page. 31

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/K74W633ME1.jpg)

ツールはプロンプトを最適化できる。
でも「何を最適化すべきか」は決められない。


# Page. 32

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJ1YV11YEG.jpg)

匠のプロンプト から 匠の評価設計 へ


