適応的プロンプティング

このテクニックとは

適応的プロンプティング（Adaptive Prompting）とは、AIとのやりとりの中でユーザーの反応、フィードバック、または新たに判明した情報に応じて、プロンプトの内容・深度・焦点を動的に調整していく手法です。単一の固定されたプロンプトを使い回すのではなく、会話の文脈と相手の理解度・ニーズを読み取りながら継続的に最適化していきます。

この手法の背景には、人間の専門家によるコンサルテーションや教育の設計思想があります。優れた指導医が研修医に教える際、相手の理解度や反応を見ながら説明の粒度を変えるように、AIに対するプロンプトも相手（ユーザーまたはAIの出力）の状態に合わせて調整することで、より質の高いアウトプットが得られます。2023年以降の研究では、インタラクティブなプロンプト設計が複雑なタスクでの精度向上に寄与することが示されています。

医療現場では患者の状態が刻々と変化し、得られる情報も段階的に増えていくため、適応的プロンプティングは特に有用です。初診時の情報から初期仮説を立て、検査結果が返ってきたら仮説を更新し、治療への反応を見てさらに方針を調整するという、臨床の思考プロセスそのものがこの手法に対応しています。

基本的な使い方

対話の各ターンで「前回の出力を踏まえてここを深掘りしてほしい」「この点については別の視点から分析してほしい」と明示的に調整することが基本です。また、システムプロンプトで適応的な振る舞いをAI自体に要求することもできます。

パターン1: 段階的な情報追加による適応

【第1ターン】
52歳男性が急性の胸痛を訴えて来院しました。
まず、最初に確認すべき事項と緊急度評価のアプローチを教えてください。

【第2ターン（検査結果を受けて）】
先ほどの患者について追加情報があります。
心電図でST上昇（II, III, aVF誘導）が確認されました。
この情報を踏まえて、先ほどの初期評価をどう更新しますか？
次に行うべき緊急対応を具体的に示してください。

【第3ターン（治療開始後）】
PCI施行後12時間が経過しました。
モニタリングで注意すべき合併症と、その早期発見のための観察ポイントを教えてください。

パターン2: AIに適応的な振る舞いを指示する

あなたは経験豊富な内科医として、私の診断プロセスをサポートしてください。
以下のルールで対話を進めてください:

1. 私が提示する患者情報に対し、追加で必要な情報を質問する形式で応答する
2. 私が情報を追加するたびに、それまでの情報と統合して仮説を更新する
3. 診断が絞り込めたと判断したら、確定的な回答に切り替える
4. 私が判断に迷っているときは、複数の選択肢とそれぞれのメリット・デメリットを示す

最初の患者情報: [患者情報]

医療での活用例

シナリオ

救急外来で多様な症例が次々と運ばれてくる中、患者の症状や緊急度に応じて柔軟に診断支援や治療方針提案を行う必要がある。AIにリアルタイムで状況を把握させ、患者ごとに最適な助言を得たい場面。

プロンプト例

これから患者情報を段階的に提供します。
情報が追加されるたびに、それまでの情報と統合して診断仮説と推奨アクションを更新してください。
更新のたびに「前回の評価との変更点」を明示してください。

初期情報:
- 患者: 68歳女性
- 主訴: 突然の激しい頭痛（「今まで経験したことがない頭痛」）
- 発症: 30分前、安静時に突然
- バイタル: BP 178/102mmHg、HR 88、SpO2 98%

この情報から現時点での緊急度評価と初期対応を示してください。
（以降、CT結果などを追加情報として提供します）

いつ使うべきか

• 患者情報が段階的にしか得られない救急・集中治療の場面
• 治療への反応を見ながら方針を随時アップデートしたい場合
• 研修医とのケースディスカッションで、思考過程を段階的に引き出したい場合
• 複雑な症例で最初から全情報がそろわず、情報収集と並行して推論を進める必要がある場合
• 診断・治療の意思決定を対話形式で洗練させていきたい場合