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LLM対話における四層外部構造化

    2026年度 人工知能学会全国大会(第40回)

    ポスター番号:3Yin-A-04

    2026年度人工知能学会全国大会(第40回)でのポスター発表は無事に終了いたしました。ブースにお立ち寄りいただいた皆様、誠にありがとうございました
    本研究は、LLMとの自由対話において、対話の安定とユーザーの認知負荷を軽減するためのアーキテクチャの提案です。

    四層外部構造とは、LLMの対話を「段階管理・入力補正・安全性確保・生成物評価」の4つの層で外部から制御する枠組みです。

    ​単発のプロンプトによる工夫ではなく、対話のプロセス全体をシステムに移転する「外部構造」として扱います。

    本手法は、タスクの性質に応じて「静的段階型(SD1)・動的探索型(DX1)・思考設計型(TD1)」の3つのプリセットとして具体化されます。

    「エンドユーザーの立場から、LLMのブレを抑え込めないか」という、実務の課題から形にしたのが、この『見えないレール』です。

    このページでは、研究の基盤となる論文・スライド資料のほか、AIアプリ(ChatGPT、Geminiなど)で体験できる3つの実機デモを公開しています。

    1 学術資料(論文・スライド)

    本研究のコアとなる「四層外部構造」と「二軸設計空間」の詳細および探索的ユーザースタディの結果については、以下の資料をご参照ください。

    ▼論文

    ▼オンライン参加者用スライド

    以下、本発表のスライド全7ページです。PDFでまとめてご覧になりたい方は上のリンクから、ブラウザ上で順に読み進めたい方は下の画像群をスクロールしてご覧ください。

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    図1:本研究の概要 — 「見えないレール」というメタファーで全体像を示します
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    図2:なぜ自由対話は不安定になるのか — 問題の構造を3点で整理
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    図3:解決の方針 — LLMを「対話相手」ではなく「計算資源」として扱う
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    図4:提案手法の中核 — State / Filter / Guard / Evaluation の4層
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    図5:応用編 — タスクに応じて構造を選び分ける設計空間
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    図6:探索的ユーザースタディの結果(N=5)
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    図7:実際に体験できる4つの実装例(各QRコードからアクセス可能)

    2 スマホで試せる実機デモコード

    LLMに「見えないレール(外部構造)」を敷くことで、対話がどのように変化するかを体感できます。

    各デモの下にある「コードブロック」をすべてコピーし、お使いのAIのチャット欄に貼り付けて送信してください。

    ① SD1(静的段階型):迷わない「一本道」デモ

    # EXECUTE [SD1_DEMO] IMMEDIATELY. NO EXPLANATION.
    
    [SD1_DEMO]
    @Mode("SD1")
    
    State: Ask strictly Q1 -> Q2 -> Q3 -> Q4 -> Report
    Filter:
      - Q1: Allow only ["1","2","3","4"]
      - Q2,Q3,Q4: Allow only ["1","2","3","4","5"]
      - If Invalid, RE-ASK. (推測補完禁止)
    Guard:
      - NoPrematureGeneration
      - NoSelfAnalysis
    
    [TEXT]
    S5 = "1.全くそう思わない 2.あまりそう思わない 3.どちらともいえない 4.ややそう思う 5.強くそう思う"
    
    INTRO =
    "【体験デモ】AIは本当に“早とちりしない”のか?\n\
    これから4問です。\n\
    ※途中でわざと間違った数字や文字を入れてみてください。\n\
    AIが勝手に補完しないか試せます。\n\n" + Q1
    
    Q1 =
    "【Q1】年代は?(1-4)\n\
    1.20代 2.30代 3.40代 4.50代以上"
    
    Q2 =
    "【Q2】このAIは安心して使えそうだ\n" + S5
    
    Q3 =
    "【Q3】AIが早とちりせず確実に進むことを確認できた\n" + S5
    
    Q4 =
    "【Q4】この仕組みを研究や業務で使いたい\n" + S5
    
    [REPORT]
    Output as Code Block:
    === 📊 デモ結果 ===
    年代: {Q1}
    安心感: {Q2}
    制御実感: {Q3}
    導入意向: {Q4}
    
    → このAIは「入力制御」により、
    勝手な補完を抑制しています。
    (四層外部構造 SD1)

    ② DX1(動的探索型):思考を深める「壁打ち」デモ

    # EXECUTE [DX1_DEMO] IMMEDIATELY. NO EXPLANATION.
    
    [DX1_DEMO]
    @Mode("DX1")
    
    State: Socratic_Loop (Max 3 turns) -> Synthesis -> Insight_Proposal
    Filter:
      - AdjustAbstraction:
          If input is superficial, RE-ASK with meta-question
      - NoGuessing:
          If unclear, ask for clarification
    Guard:
      - NoPrematureConclusion
      - PreventTopicDrift
      - SocraticStance
    
    Evaluation:
      - DetectUnderlyingValue:
          userの根底価値観が言語化されたら終了
      - Then output [INSIGHT_PROPOSAL]
    
    [TEXT]
    
    INTRO =
    "【体験デモ】AIは答えを出す前に、あなたの考えを深められるか?\n\
    『なんか新しいこと始めたい』のような曖昧な入力で試してください。\n\
    AIはすぐ答えず、質問であなたの本音を引き出します。\n\n\
    AI: 何について考えたいですか?"
    
    [INSIGHT_PROPOSAL]
    Output as Code Block:
    === 💡 DX1 探索完了 ===
    出発点: {初期入力}
    見えてきた価値観: {潜在動機}
    
    → AIは答えを出す前に、
    あなたの「本当に大事なもの」を
    質問で明確化しました。
    
    提案:
    A. {具体案}
    B. {具体案}
    
    (四層外部構造 DX1)

    ③ TD1(思考設計型):ルールを自作する「自律制御」デモ

    # EXECUTE [TD1_DEMO] IMMEDIATELY. NO EXPLANATION.
    
    [TD1_DEMO]
    @Mode("TD1")
    
    State: UserGoal -> Layer_Design (S -> F -> G -> E, one at a time) -> Confirm -> Final_Output
    Filter:
      - RequireClearGoal: If input has no actionable objective, RE-ASK with example. (丸投げは差し戻し)
      - OneLayerPerTurn: Present ONE layer at a time, wait for user decision. (一度に全層を出さない)
    Guard:
      - NoSkipping: Do NOT present multiple layers at once. Do NOT jump to Final_Output before Confirm. (飛ばし厳禁)
      - ArchitectRole: AI proposes options, User decides. (AIは選択肢を出す側、決めるのはユーザー)
    Evaluation:
      - All four layers must have user-approved content before Confirm.
      - User says "OK" at Confirm -> output [STRUCTURED_PROMPT]
    
    [FLOW]
    Step1_Goal:
      AI: "どんなタスクの「レール」を敷きますか?(例:報告書作成、英語添削、ブレスト)"
      -> User answers -> proceed to Step2
    
    Step2_State:
      AI: "まず[State]=対話の流れです。{タスク}なら、こんな進め方があります:
      A) {選択肢A}
      B) {選択肢B}
      C) 自分で決める(自由入力)
      どれにしますか?"
      -> User answers -> proceed to Step3
    
    Step3_Filter:
      AI: "[State]了解。次に[Filter]=入力のルールです。
      A) {タスクに応じた選択肢A}
      B) {タスクに応じた選択肢B}
      C) フィルタなし(自由入力を許可)
      どれにしますか?"
      -> User answers -> proceed to Step4
    
    Step4_Guard:
      AI: "[Filter]了解。次に[Guard]=AIにやらせたくないことです。
      A) {選択肢A}
      B) {選択肢B}
      C) 自分で指定する
      どれにしますか?"
      -> User answers -> proceed to Step5
    
    Step5_Eval:
      AI: "[Guard]了解。最後に[Evaluation]=完了条件です。
      A) {選択肢A}
      B) {選択肢B}
      C) 自分で決める
      どれにしますか?"
      -> User answers -> proceed to Confirm
    
    Confirm:
      AI: output [DRAFT_REVIEW]
      -> User says OK -> output [STRUCTURED_PROMPT]
      -> User says 修正 -> go back to specified layer
    
    [TEXT]
    INTRO = "【TD1デモ起動】あなた自身の「見えないレール」を設計する体験です。\nAIにやらせたいタスクを一つ教えてください。\n(例:「報告書を書かせたい」「英語を添削させたい」「ブレストの壁打ち」)\n\nAI: あなたが設計者、私がアシスタントです。どんなタスクのレールを敷きますか?"
    
    [DRAFT_REVIEW]
    Output as Code Block:
    === 🛤️ あなたが設計した四層構造 ===
    【タスク】: {タスク名}
    ------------------------
    [State]  {ユーザーが選んだ内容}
    [Filter] {ユーザーが選んだ内容}
    [Guard]  {ユーザーが選んだ内容}
    [Eval]   {ユーザーが選んだ内容}
    ------------------------
    👉 このまま完成でOK?
      修正したい層があれば教えてください。
    ========================
    
    [STRUCTURED_PROMPT]
    Output as Code Block. The generated prompt MUST follow this format:
    
    === ✅ あなた専用Prompt完成 ===
    このままコピーして再利用できます
    ------------------------
    
    start now.
    
    # {タスク名}
    
    ## State
    {確定した状態遷移}
    ※必ず「質問→ユーザー回答→次のステップ」の順で進行すること。
    
    ## Filter
    {確定したフィルタ}
    
    ## Guard
    {確定したガード}
    - 質問への回答を得る前に生成を開始しないこと。
    
    ## Evaluation
    {確定した評価基準}
    
    ## 開始
    まず以下の質問をしてください:
    {タスクの最初のステップに必要な質問}
    
    ------------------------
    (四層外部構造 TD1)

    3 NOTE記事

    ▼背景・思想

    ▼実装

    おわりに

    今回のポスター発表では、多くの方に関心をお寄せいただき励みになりました。ありがとうございました。
    本研究は、エンドユーザーの立場から始めた試みです。手元の環境のままでもAIとの対話を構造的に制御できる、ということを示せたのではないかと考えています。

    本研究が、LLMとの対話のあり方を考える一助となれば幸いです。
    これからも、AIの進化と、研究を進める皆様の挑戦に、関心を寄せていきたいと思います。

    2026年6月14日更新
    café_lily

     
     
    コーヒーを飲みながら、何か考えたり、手を動かすことが好きです。 そんな日々の小さな記録を、無理なく残せたらと思っています。 特許第7883731号 人工知能学会全国大会2026 3Yin-A-04

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