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title: BASE☆BLUE:  4つの問題で学ぶ、プロンプト設計
tags:  #dena ai talks  
author: [DeNA_Tech](https://convert.docswell.com/user/DeNA_Tech)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 全打席解説AI「BASE☆BLUE」の開発・運用の裏側/ あるぱか  DeNA×AI Talks #4  https://dena.connpass.com/event/377040/
published: December 19, 25
canonical: https://convert.docswell.com/s/DeNA_Tech/KPG696-2025-12-19-190335
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# Page. 1

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BASE☆BLUE:
4つの問題で学ぶ、プロンプト設計
株式会社ディー・エヌ・エー
ソリューション本部エンタープライズ事業部スポーツプロダクト部開発グループ
あるぱか
© DeNA Co., Ltd.
1


# Page. 2

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０
自己紹介
あるぱか
-
STAR GUIDE のバックエンドを中心に開発しています
id: arupaka03254
© DeNA Co., Ltd.
2


# Page. 3

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目次
1
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
2
モデル選定の話
3
４つの壁から学ぶプロンプト設計
4
まとめ
© DeNA Co., Ltd.
3


# Page. 4

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目次
1
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
2
モデル選定の話
3
４つの壁から学ぶプロンプト設計
4
まとめ
© DeNA Co., Ltd.
4


# Page. 5

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11
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
STAR GUIDE は、横浜スタジアムでの観戦を
もっと快適に、もっと楽しくするための公式アプリです。
© DeNA Co., Ltd.
●
チケット表示
●
座席案内
●
グッズ・飲食情報
●
試合日程の確認
●
..etc
5


# Page. 6

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11
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
BASE☆BLUE の紹介
「熱烈応援」 AI
全打席・全投球をリアルタイム解説
データ × 熱量で「観戦の文脈」を届ける
© DeNA Co., Ltd.
6


# Page. 7

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11
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
ハマスタで観戦を
思いっきり楽しむなら
STAR GUIDE は、
「ハマスタで観戦を思いっきり楽しむなら」という考えのも
と、横浜スタジアムでの観戦体験を豊かにする機能を提供し
てきた
© DeNA Co., Ltd.
7


# Page. 8

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ハマスタでも試合中継でも
観戦体験を届けたい
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 9

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11
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
ハマスタでも試合中継でも。
試合状況を追うだけでは分からない「プレーの背景」を知る
ことで、 観戦の面白さはもっと深まる
膨大なデータからリアルタイムでどんな逆境でもポジティブ
なデータで勝利への希望を届ける
それが、AI解説「BASE☆BLUE」の役割
© DeNA Co., Ltd.
9


# Page. 10

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目次
1
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
2
モデル選定の話
3
４つの壁から学ぶプロンプト設計
4
まとめ
© DeNA Co., Ltd.
10


# Page. 11

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21
1
モデル選定の話
Gemini 2.5 Flash モデルを採用した理由
● 解説生成で重要なのは 正確性 と リアルタイム性
○
正確性: 試合状況、選手名を誤らず、毎打席の文脈に沿った解説を安定して
生成すること
○
© DeNA Co., Ltd.
リアルタイム性: 生成速度が速く、ユーザーに素早く解説を届けられること
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# Page. 12

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21
1
モデル選定の話
Gemini 2.5 Pro の課題
問題点
●
選手名を誤って出力するケースが頻発
●
例：藤浪晋太郎投手→ 蔤浪晋太郎投手
Unicodeエスケープ形式のまま出力される
デコードすると誤った漢字になる
再生成を指示しても、同一リクエスト内で再発
© DeNA Co., Ltd.
12


# Page. 13

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目次
1
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
2
モデル選定の話
3
４つの壁から学ぶプロンプト設計
4
まとめ
© DeNA Co., Ltd.
13


# Page. 14

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４つの壁
1
解説が単調で「またこのパターンか」
2
良かれかと思った「例」の逆効果
3
空気が読めないAI
4
品質にばらつきがある
© DeNA Co., Ltd.
14


# Page. 15

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問題１
解説が単調で「またこのパターンか」
© DeNA Co., Ltd.
15


# Page. 16

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31
2
1
解説が単調で「またこのパターンか」と思われる
同じ試合状況が続くと、ほぼ同じ言い回しが連続
で出る
主語だけが変わり、文の表現が固定化されている
原因
●
AIによる表現力の問題ではなく、プロンプト
に多様性を生むための具体的な指示が不足
していた
© DeNA Co., Ltd.
16


# Page. 17

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31
2
1
解説が単調で「またこのパターンか」と思われる
プロンプトで指定しても同じような表現を繰り返してしまう、、
© DeNA Co., Ltd.
17


# Page. 18

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解説が単調で「またこのパターンか」と思われる
31
2
1
プロンプトに明確な「型」を定義し、AIに選択させる方式を導入し、
思考を流れを「型」でガイドするようにした
【信頼・鼓舞型】
「〇〇投手、テンポ良くゼロで繋げ！」
【状況強調型】
「球数を抑えて流れを渡さない！」
【データ証明型】
「数字が示す、〇〇投手の優位！」
型は自由度を削るのではなく、道を誤らないように支える仕組み
© DeNA Co., Ltd.
18


# Page. 19

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31
2
1
解説が単調で「またこのパターンか」と思われる
人間で例えてみる
「テストで良い点をとってください」
……さて、何をしますか？
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 20

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31
2
1
解説が単調で「またこのパターンか」と思われる
何も指示がないと、人はこう動く
●
まずは教科書を最初から読もう
→ 基礎を押さえるのが一番無難だと思う
●
教科書より難しい問題が出たら不安
→ でも他の学び方は知らない
●
点数は上がったし、失敗はしていない → 結局、前と同じやり方に戻る
結果、毎回「同じ勉強パターン」になる
© DeNA Co., Ltd.
20


# Page. 21

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31
2
1
解説が単調で「またこのパターンか」と思われる
AIでも、全く同じことが起きていた
●
紋切り型は最大の敵
●
違う言葉でファンの心を揺さぶれ
●
退屈させることは断じて許されない
でも「どこを変えればいいか」は書いていない
型 がないと、
AIは何を変えればいいか分からず、
同じ文章構造を繰り返す
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 22

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問題２
良かれかと思った「例」の逆効果
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 23

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2
1
「例の与えすぎ」が逆に多様性を失わせる罠
品質向上を狙い、プロンプトに生成例を30件追加したところ、逆に状況に合わ
ない表現が頻発。多様性が失われてしまった
原因
© DeNA Co., Ltd.
●
例が多すぎて、重要な指示や試合データが埋もれてしまった
●
例をどのように参考にするべきかが明文化されていない
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# Page. 24

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31
2
1
「例の与えすぎ」が逆に多様性を失わせる罠
Gemini 2.5 Flash の特性
© DeNA Co., Ltd.
●
高速性重視 → パターン認識が強い
●
例への依存度が高い
●
20個の似た例 → 「これが正解」と学習
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# Page. 25

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「例の与えすぎ」が逆に多様性を失わせる罠
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2
1
量ではなく質
少数の高品質な生成例だけを使い、5〜10個に厳選
同じ表現の繰り返しが起きない例のみ残す
生成例はスタイルの基準を示すだけ
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 26

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問題3
空気が読めないAI
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 27

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2
1
攻守や試合状況に合わない温度感の解説が出る
リードしているのに「逆転のチャンス！」と出力されるなど、試合の文脈
や温度感を無視した解説が生成された
原因
●
1つの巨大なプロンプトですべての状況に対応しようとしたため、AIが
文脈を把握しきれなかった
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 28

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31
2
1
攻守や試合状況に合わない温度感の解説が出る
プロンプトを 攻守 と スコア状況 の組み合わせで
6パターンに分割した
それぞれの状況に特化した指示と、参照すべき例も同じ軸
で分割して配置する
状況ごとに最適な例を参照し、 AI が文脈に合った温度感で生成できる
© DeNA Co., Ltd.
28


# Page. 29

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問題４
品質にばらつきがある
© DeNA Co., Ltd.
29


# Page. 30

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2
1
出力品質にばらつきがある（中国語が混ざるなど）
プロンプトで「日本語のみ使用」と指示しても、中国語が混入する
また、禁止用語を避けてくださいと指示しても、出力されてしまう
原因
© DeNA Co., Ltd.
●
LLMは確率的であり、プロンプトだけで制御することは100％不可能
●
〜しないでくださいという指示は逆にその単語を意識させてしまう
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# Page. 31

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出力品質にばらつきがある（中国語が混ざるなど）
31
2
1
プロンプトだけでは品質を安定させられないため、
アプリケーション側で多層的にチェックする仕組みを導入した
第一層: プロンプト設計
第二層: 出力検証
禁止語ではなく、推奨する表現や型を提示し
ポジティブに誘導する(DO形式の指示)
アプリケーション側で禁止語や不正な文
字が含まれていないかを自動チェック
第三層: 自己修正
問題を検出したら、「何が問題だったか」を具体的
にフィードバックしてAIに再生成を依頼する
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 32

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目次
1
なぜAI解説「BASE☆BLUE」は生まれたのか
2
モデル選定の話
3
４つの壁から学ぶプロンプト設計
4
まとめ
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 33

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41
3
2
1
AIとの付き合い方
AIは魔法のようなものではない。優秀な対話相手である
© DeNA Co., Ltd.
多様性
例の与え方
AIが勝手に生むものではな
く、人間側が設計するもの
型を定義し状況に応じてAIに
選択させる
例は方向性を示すもの
最小限の質の高い例で、AIの
表現の自由度を守る
文脈の制御
品質の安定化
プロンプトを攻守とスコア状
況の組み合わせで 6パターン
に分割した
プロンプト設計・出力検証・
再生成の3層構造でチェック
し、誤字・混入のズレをアプ
リ側で補正する
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# Page. 34

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ぜひ「BASE☆BLUE」と共に、
野球観戦を楽しみましょう！
© DeNA Co., Ltd.
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# Page. 35

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7895N8YJD.jpg)

© DeNA Co., Ltd.
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