議事録を生成AIで作るプロンプト集｜文字起こし要約と決定事項・ToDo抽出

文字起こしから生成AIで議事録を作るときは、1回の指示で全部を作らせるより、「整形→要約→抽出→検証」の4段階に分けて指示すると、確認しやすく直しやすい下書きになります。 段階ごとに出力の形を決め、決定事項やToDoには「根拠となる発言」を必ず添えさせるのがポイントです。

この記事は、AIへの指示文（プロンプト）と検証の手順に絞ります。4段階のプロンプト、ToDoをMarkdown表とCSVの両方で出力させる指定、長い文字起こしの分割と統合、発言にない内容を書かせない指示を、Anthropic と OpenAI の公式プロンプトガイドの記載と対応づけて、そのまま貼れる形でまとめました。

確認環境：プロンプトの考え方は Anthropic と OpenAI の公式ドキュメント（2026-10-05 閲覧）の記載に沿っています。掲載した分割スクリプトと照合スクリプトは Python 3.11 で実行し、出力をそのまま載せています。プロンプトは書き換えて使うひな形で、AIの出力例は載せていません（出力の形は「出力形式の指定」として示します）。

4段階プロンプトの早見表

どの段階にも共通で入れる指示は次の4つです。

公式ガイドのどの記載に沿っているか

この記事のプロンプトは、次の記載をもとに組み立てています。

資料を置く位置は、Anthropic のガイドが「長い資料は上、問いは最後」、OpenAI のガイドが「文脈は通常プロンプトの終わり近く」と説明しています。どちらのガイドにも共通するのは、資料と指示の境界をはっきり示すことです。 この記事のひな形は、タグで囲んだ資料を上に置き、最後に依頼文をもう一度短く書く形にしています。Claude ではそのまま、ChatGPT では資料と指示の順番を入れ替えても、タグで区切ってあれば使えます。

準備：会議情報と文字起こしの形をそろえる

文字起こしの形

話者名と時刻が付いているほど、担当と根拠を結び付けやすくなります。ここでは、次の形の文字起こしを例に使います（架空の会議です）。

[00:00:05] 佐藤: それでは備品予約システムの週次定例を始めます。今日は10月5日です。
[00:00:20] 佐藤: 最初に、予約の上限について。1人あたり同時に3件までという案でしたね。
[00:01:02] 鈴木: はい。利用者アンケートでも3件で足りるという回答が多かったです。
[00:01:30] 高橋: 3件で問題ないと思います。
[00:01:41] 佐藤: では、同時予約の上限は3件で決定とします。
[00:02:10] 佐藤: 次に通知メールの文面です。鈴木さん、案を作ってもらえますか。
[00:02:25] 鈴木: わかりました。10月9日までに通知メールの文面案を作ります。
[00:03:05] 高橋: 予約のキャンセル期限はどうしますか。前日までか、当日の開始前までか。
[00:03:40] 佐藤: 利用状況を見てから決めたいので、今日は保留にしましょう。
[00:04:12] 田中: 貸出履歴の画面は、来週までに試作を見せられると思います。
[00:04:30] 佐藤: お願いします。あと、管理者向けの手順書は誰かが書く必要がありますね。
[00:04:55] 高橋: それは次回決めましょう。
[00:05:10] 佐藤: 次回は10月12日の10時からです。以上です。

タグの決め方

タグ名に決まりはありません。内容がわかる名前にして、すべての段階で同じ名前を使い続けることが大切です。

以下のプロンプトでは、{{ }} の部分を自分の会議の内容に置き換えます。

プロンプト1：文字起こしを整形する

最初の段階では、内容を足したり要約したりせず、読みやすくするだけにします。ここで要約まで進めると、後の段階で根拠となる発言を引用できなくなるためです。

<glossary>
{{人名・製品名・略語の正しい表記を1行ずつ。例：
佐藤（さとう）
備品予約システム（「びひん予約」「備品よやく」と書かれていたらこの表記に直す）}}
</glossary>

<transcript>
{{生の文字起こし}}
</transcript>

<instructions>
あなたは会議の文字起こしを読みやすく整える校正者です。
上の transcript を、次のルールで整えてください。

# やること
- 1発言を1行にし、「[時刻] 話者: 発言」の形にそろえる。
- 「えーと」「あのー」などのつなぎ言葉、言い直し、相づちだけの発言を取り除く。
- glossary にある語は、glossary の表記に直す。
- 明らかな誤変換は直し、直した箇所を最後に「修正した語」として一覧にする。

# 守ること
- 発言の意味・順番・数字・日付は変えない。要約しない。発言を足さない。
- 話者がわからない行は、話者を「不明」とする。推測で名前を入れない。
- 聞き取れていない、または意味が通らない箇所は、直さずに【要確認】を付けて残す。

# 出力形式
<cleaned_transcript> タグの中に整形後の文字起こしを書く。
続けて <corrections> タグの中に「元の語 → 直した語（時刻）」を1行ずつ書く。無ければ「なし」と書く。
</instructions>

上の instructions に従って、transcript を整形してください。

プロンプト2：議題ごとに要約する

<meeting_info>
件名: {{備品予約システム 週次定例}}
日時: {{2026-10-05 10:00〜10:30}}
出席: {{佐藤、鈴木、高橋、田中}}
議題: {{1. 同時予約の上限 2. 通知メール 3. キャンセル期限 4. 貸出履歴の画面}}
</meeting_info>

<transcript>
{{整形後の文字起こし}}
</transcript>

<instructions>
あなたは会議の記録係です。上の transcript を、meeting_info の議題ごとに要約してください。

# 手順
1. まず <quotes> タグの中に、各議題の結論や理由がわかる発言を、時刻と話者を付けて原文のまま抜き出す。
2. 次に <summary> タグの中に、抜き出した発言だけをもとに要約を書く。

# 要約のルール
- 議題ごとに見出しを付け、「結論」「理由・出た意見」「残った論点」を各1〜3行で書く。
- 議題に無い話題が出ていたら、最後に「その他」としてまとめる。
- 文は「〜した。」「〜となった。」の常体で、1文を60字以内にする。
- transcript に書かれていることだけを使う。書かれていない背景や理由を補わない。
- 結論が出ていない議題は、結論を「未決」と書く。
- 読み取れない点は「不明」と書く。
</instructions>

上の instructions に従って、議題ごとの要約を作成してください。

プロンプト3：決定事項・ToDo・未決事項を抽出する

議事録でもっとも使われる部分です。ToDo は「担当／内容／期限／根拠となる発言」の4列にし、Markdown表とCSVの両方で出力させます。 Markdown表はそのまま議事録に貼り、CSVは表計算ソフトや課題管理表に取り込みます。

<meeting_info>
件名: {{備品予約システム 週次定例}}
日時: {{2026-10-05 10:00〜10:30}}
出席: {{佐藤、鈴木、高橋、田中}}
</meeting_info>

<transcript>
{{整形後の文字起こし}}
</transcript>

<instructions>
あなたは会議の記録係です。上の transcript から、決定事項・ToDo・未決事項を取り出してください。

# 手順（この順番で出力する）
1. <quotes> タグの中に、決定・依頼・引き受け・期限・保留に関する発言を、
   番号・時刻・話者を付けて原文のまま抜き出す。該当が無ければ「該当する発言なし」と書く。
2. <decisions> タグの中に、決定事項を番号つきで書く。
3. <todo_table> タグの中に、ToDo を Markdown の表で書く。
4. <todo_csv> タグの中に、同じ ToDo を CSV で書く。
5. <open_items> タグの中に、未決事項を書く。

# 分類の基準
- 決定事項：進行役または参加者が「決定」「〜とします」「〜でいきましょう」など合意を示した内容。
  提案や意見の段階のものは決定事項に入れない。
- ToDo：誰かが「やります」と引き受けた作業、または名指しで依頼され本人が了承した作業。
- 未決事項：保留・持ち越しになった事項、担当が決まらなかった作業、答えが出なかった質問。

# 書き方
- 決定事項は「〜とする。」で終え、末尾に根拠の引用番号を［引用2］の形で付ける。
- ToDo の列は「担当」「内容」「期限」「根拠となる発言」の4つ。この順番と列名で固定する。
  - 担当：1名。transcript の話者名の表記のまま。
  - 内容：「〜を作る」「〜を確認する」のように動詞で終える。
  - 期限：YYYY-MM-DD。「来週」「月末」などは、meeting_info の日時をもとに日付へ直せる場合だけ直す。
  - 根拠となる発言：quotes から、その作業を引き受けた発言を1つ、原文のまま写す。
- CSV は1行目を「担当,内容,期限,根拠となる発言」とし、値にカンマや改行を含む場合は二重引用符で囲む。
- 未決事項は「何が決まっていないか」「次にいつ・誰が判断するか」を書く。

# 守ること
- transcript に書かれていることだけを使う。一般的な知識や推測で補わない。
- 担当・期限が発言から読み取れないときは「不明」と書く。空欄にしない。作らない。
- quotes に根拠が無い項目は書かない。
- 該当が1件も無い区分は「なし」と書く。
</instructions>

上の instructions に従って、quotes から順に出力してください。

出力形式の指定（ToDo の表とCSV）

AIに示す形は次のとおりです。プロンプトの「書き方」に、この形をそのまま貼り足すと列の並びがそろいやすくなります（値は形を示すための記入例です）。

<todo_table>
| 担当 | 内容 | 期限 | 根拠となる発言 |
|---|---|---|---|
| （話者名） | （動詞で終える） | （YYYY-MM-DD または 不明） | （原文のまま） |
</todo_table>

<todo_csv>
担当,内容,期限,根拠となる発言
（話者名）,（動詞で終える）,（YYYY-MM-DD または 不明）,（原文のまま）
</todo_csv>

「期限」を不明のまま出させるのは、足りない情報を目に見える形で残すためです。 空欄や推測の日付で埋まっていると、確認が要る行を見分けられなくなります。

プロンプト4：下書きを文字起こしと照らして検証する

抽出した下書きを、別の指示で確かめます。Anthropic のガイドにある「主張ごとに裏づける引用を探し、見つからなければ取り下げる」方法を、議事録向けに書いたものです。抽出と同じ会話の続きではなく新しい会話で実行すると、抽出時のやり取りと切り離して確かめられます。

<transcript>
{{整形後の文字起こし}}
</transcript>

<draft>
{{プロンプト3の出力（decisions、todo_table、open_items）}}
</draft>

<instructions>
あなたは議事録の校閲者です。draft の各項目が transcript で裏づけられるかを確かめてください。

# 手順
1. draft の決定事項・ToDo・未決事項を1項目ずつ取り上げる。
2. 項目ごとに、裏づけとなる発言を transcript から原文のまま探す。
3. 次の基準で判定する。
   - 裏づけあり：項目の内容が、引用した発言からそのまま読み取れる。
   - 一部のみ：内容の一部（担当・期限・数字など）が発言から読み取れない、または発言と違う。
   - 裏づけなし：対応する発言が見つからない。
4. 逆方向も確かめる。transcript にある決定・引き受け・保留のうち、draft に載っていないものを挙げる。

# 出力形式
<review> タグの中に、次の列の Markdown 表を書く。
| 区分 | 項目 | 判定 | 裏づけとなる発言（時刻・話者つき） | 直す点 |
<missing> タグの中に、draft に載っていない事項を、根拠の発言とともに書く。無ければ「なし」。
<revised> タグの中に、次の方針で直した決定事項・ToDo表・未決事項を書く。
   - 「裏づけなし」の項目は削除し、削除した位置に［削除］と書く。
   - 「一部のみ」の項目は、読み取れない部分を「不明」に置き換える。
   - missing に挙げた事項を追加する。

# 守ること
- 判定は transcript の文言だけを根拠にする。もっともらしいかどうかで判定しない。
- 裏づけとなる発言が見つからないときは、引用を作らず「見つからない」と書く。
- 提案や意見の段階の発言が、決定事項として書かれていないかを必ず確かめる。
</instructions>

上の instructions に従って、review から順に出力してください。

検証の結果、「一部のみ」「裏づけなし」「載っていない事項」に挙がったものが、人が確かめる対象になります。

長い文字起こしは分割して統合する

1時間を超える会議などで文字起こしが長いときは、分割→部分ごとに抽出→統合の順で進めます。

分割のコツは3つです。

• 発言の途中で切らない。 行の切れ目で分けます。
• 塊どうしを数行重ねる。 依頼（「案を作ってもらえますか」）と了承（「わかりました」）が別の塊に分かれると、ToDo として拾えなくなるためです。
• 塊に番号を付ける。 統合のときに、どの塊の発言かをたどれます。

分割スクリプト（Python）

文字数の上限と、重ねる行数を指定して分割します。

"""文字起こしを、発言の行の切れ目で分割する。
使い方: python3 split_transcript.py transcript.txt 300 2
  第2引数: 1つの塊の最大文字数  第3引数: 前の塊から重ねる行数
"""
import sys
from pathlib import Path


def split_lines(lines, max_chars, overlap):
    chunks, current, size = [], [], 0
    for line in lines:
        if current and size + len(line) > max_chars:
            chunks.append(current)
            current = current[-overlap:] if overlap else []
            size = sum(len(x) for x in current)
        current.append(line)
        size += len(line)
    if current:
        chunks.append(current)
    return chunks


def main():
    path, max_chars, overlap = Path(sys.argv[1]), int(sys.argv[2]), int(sys.argv[3])
    lines = [x for x in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if x.strip()]
    chunks = split_lines(lines, max_chars, overlap)
    for i, chunk in enumerate(chunks, 1):
        out = path.with_name(f"{path.stem}_part{i:02d}.txt")
        out.write_text("\n".join(chunk) + "\n", encoding="utf-8")
        print(f"part{i:02d}: {len(chunk)}行 {sum(len(x) for x in chunk)}字 "
              f"{chunk[0][:10]} 〜 {chunk[-1][:10]}")
    print(f"合計 {len(lines)}行 → {len(chunks)}個に分割")


if __name__ == "__main__":
    main()

前に示した13行の文字起こしを、動きがわかるように小さな上限（300字、重なり2行）で分割した結果です。

$ python3 split_transcript.py transcript.txt 300 2
part01: 7行 300字 [00:00:05] 〜 [00:02:25]
part02: 6行 274字 [00:02:10] 〜 [00:04:30]
part03: 4行 157字 [00:04:12] 〜 [00:05:10]
合計 13行 → 3個に分割

part01 の最後の2行（00:02:10 の依頼と 00:02:25 の了承）が、part02 の先頭にも入っています。上限の文字数は、使うAIサービスが一度に受け取れる長さに合わせて大きくします。

プロンプトA：部分ごとに抽出する

<meeting_info>
件名: {{件名}}
日時: {{日時}}
出席: {{出席者}}
</meeting_info>

<document index="{{2}}">
<source>{{transcript_part02.txt（全3個のうち2個目）}}</source>
<document_content>
{{分割した文字起こし}}
</document_content>
</document>

<instructions>
この文字起こしは、長い会議を分割したうちの1個です。前後の塊と数行重なっています。
この塊に書かれている範囲だけを対象に、次を出力してください。

1. <quotes>：決定・依頼・引き受け・期限・保留に関する発言を、時刻と話者を付けて原文のまま。
2. <decisions>：この塊の中で合意が示された事項。「〜とする。」で終え、根拠の時刻を付ける。
3. <todo_csv>：1行目を「担当,内容,期限,根拠となる発言,時刻」とした CSV。
4. <open_items>：この塊の中で保留・持ち越しになった事項。
5. <carry_over>：この塊の最後で話が途中になっている話題（次の塊で結論が出る可能性があるもの）。

# 守ること
- この塊に書かれていることだけを使う。前後の内容を推測しない。
- 担当・期限が読み取れないときは「不明」と書く。
- 該当が無い区分は「なし」と書く。
</instructions>

上の instructions に従って出力してください。

プロンプトB：部分の結果を統合する

<partial_results>
<result index="1">
{{1個目の出力}}
</result>
<result index="2">
{{2個目の出力}}
</result>
<result index="3">
{{3個目の出力}}
</result>
</partial_results>

<instructions>
partial_results は、1つの会議を分割して抽出した結果です。これを1つにまとめてください。

# 統合のルール
- 時刻が同じ発言を根拠にする項目は、重なり部分の重複なので1つにまとめる。
- 同じ事項について、前の塊では「保留」、後の塊では「決定」となっている場合は、
  後の塊の内容を採用し、経過を1行で添える。
- carry_over に挙がった話題は、後の塊に結論があればそれと結び付ける。結論が無ければ未決事項に入れる。
- 塊どうしで内容が食い違う項目は、どちらかに決めずに <conflicts> タグの中へ両方を書き出す。

# 出力形式
<decisions>：決定事項（番号つき、根拠の時刻つき）
<todo_table>：「担当」「内容」「期限」「根拠となる発言」の Markdown 表（時刻の早い順）
<todo_csv>：同じ内容の CSV（1行目は「担当,内容,期限,根拠となる発言」）
<open_items>：未決事項
<conflicts>：食い違いがあった項目。無ければ「なし」

# 守ること
- partial_results に書かれていることだけを使う。新しい項目を足さない。
- 「不明」と書かれた担当・期限は、他の塊に根拠がある場合だけ埋める。
</instructions>

上の instructions に従って統合してください。

ToDoのCSVを文字起こしと機械的に照合する

AIに「根拠となる発言」を原文のまま書かせておくと、その発言が文字起こしに本当にあるかを、プログラムで確かめられます。 次のスクリプトは、CSV の列名、期限の形式、根拠となる発言の有無、発言者と担当の一致を確認します。

"""ToDo の CSV を文字起こしと照合する。
使い方: python3 check_todo.py transcript.txt todo.csv
確認する点: 列名 / 期限の形式 / 根拠となる発言が文字起こしにあるか / その発言者と担当が合うか
"""
import csv
import re
import sys
from pathlib import Path

COLUMNS = ["担当", "内容", "期限", "根拠となる発言"]
LINE = re.compile(r"^\[(?P<time>[\d:]+)\]\s*(?P<speaker>[^:：]+)[:：]\s*(?P<text>.*)$")


def normalize(text):
    return re.sub(r"\s+", "", text)


def main():
    transcript = Path(sys.argv[1]).read_text(encoding="utf-8").splitlines()
    utterances = [m.groupdict() for m in map(LINE.match, transcript) if m]
    with open(sys.argv[2], encoding="utf-8-sig", newline="") as f:
        reader = csv.DictReader(f)
        if reader.fieldnames != COLUMNS:
            sys.exit(f"列名が違います: {reader.fieldnames}")
        rows = list(reader)

    ng = 0
    for no, row in enumerate(rows, 1):
        notes = []
        if not re.fullmatch(r"\d{4}-\d{2}-\d{2}|不明", row["期限"]):
            notes.append(f"期限の形式（{row['期限']}）")
        quote = normalize(row["根拠となる発言"])
        hit = next((u for u in utterances if quote and quote in normalize(u["text"])), None)
        if hit is None:
            notes.append("根拠となる発言が文字起こしに見つからない")
        elif row["担当"] not in ("不明", hit["speaker"]):
            notes.append(f"発言者は{hit['speaker']}（{hit['time']}）。担当と合うか確認")
        if row["担当"] == "不明":
            notes.append("担当が不明。会議の参加者に確認")
        ng += bool(notes)
        print(f"{no}: {'要確認' if notes else 'OK'} {row['担当']} / {row['内容']}"
              + "".join(f"\n   - {n}" for n in notes))
    print(f"{len(rows)}件中 {ng}件が要確認")


if __name__ == "__main__":
    main()

動きを確かめるために、直す点をわざと3か所入れたCSVを手で用意しました（AIの出力ではありません）。2行目は期限が日付になっておらず、3行目は文字起こしに無い発言を根拠にしており、4行目は担当が不明です。

担当,内容,期限,根拠となる発言
鈴木,通知メールの文面案を作る,2026-10-09,10月9日までに通知メールの文面案を作ります。
田中,貸出履歴の画面の試作を見せる,来週,貸出履歴の画面は、来週までに試作を見せられると思います。
高橋,管理者向けの手順書を書く,2026-10-12,手順書は高橋が書きます。
不明,キャンセル期限を決める,不明,今日は保留にしましょう。

$ python3 check_todo.py transcript.txt todo.csv
1: OK 鈴木 / 通知メールの文面案を作る
2: 要確認 田中 / 貸出履歴の画面の試作を見せる
   - 期限の形式（来週）
3: 要確認 高橋 / 管理者向けの手順書を書く
   - 根拠となる発言が文字起こしに見つからない
4: 要確認 不明 / キャンセル期限を決める
   - 担当が不明。会議の参加者に確認
4件中 3件が要確認

この照合でわかるのは「引用が実在するか」「形式がそろっているか」までです。その発言が本当に決定や引き受けを意味しているかは、次のチェックリストで人が確かめます。

人が確かめる検証チェックリスト

表計算ソフトに貼る場合（タブ区切り）：

No  確かめる点   確認者 結果  メモ
1   決定事項は、合意を示す発言に基づいているか           
2   ToDo の担当は、引き受けた本人か          
3   期限は発言どおりか           
4   「不明」の項目を確認したか           
5   固有名詞と数字         
6   保留・持ち越しが未決事項に入っているか         
7   抜けている議題は無いか         
8   発言の趣旨が変わっていないか          
9   共有してよい内容か           
10  参加者の確認を経たか          

また、文字起こしを外部のAIサービスに入力してよいかは、所属先のルールに従って判断します。

短い会議向け：1回で済ませるプロンプト

30分程度までの会議で、文字起こしがすでに読みやすい場合は、整形と要約を省いて抽出だけを行い、同じ指示の中で自己点検まで求める形にもできます。

<meeting_info>
件名: {{件名}}　日時: {{YYYY-MM-DD HH:MM〜HH:MM}}　出席: {{出席者}}
</meeting_info>

<transcript>
{{文字起こし}}
</transcript>

<instructions>
transcript から議事録の下書きを作ってください。次の順番で出力します。

1. <quotes>：決定・依頼・引き受け・期限・保留に関する発言を、時刻と話者つきで原文のまま。
2. <minutes>：次の見出しの Markdown。
   ## 決定事項（「〜とする。」で終える。根拠の時刻つき）
   ## ToDo（「担当」「内容」「期限」「根拠となる発言」の表）
   ## 未決事項
   ## 議論の要点（5行以内）
3. <todo_csv>：ToDo と同じ内容の CSV（1行目は「担当,内容,期限,根拠となる発言」）。
4. <self_check>：minutes の各項目について、根拠の発言が quotes にあるかを1行ずつ確かめ、
   無い項目があれば minutes から取り除いたうえで、取り除いた項目名を書く。

# 守ること
- transcript に書かれていることだけを使う。
- 担当・期限が読み取れないときは「不明」と書く。
- 提案や意見の段階のものは決定事項に入れない。
</instructions>

上の instructions に従って出力してください。

思った出力にならないときの直し方

よくある質問

Q. ChatGPT と Claude で、同じプロンプトを使えますか？ A. 使えます。XMLタグで資料と指示を区切る方法は、Anthropic と OpenAI のどちらの公式ガイドにも載っています。資料を置く位置の説明に違いがあるので、長い文字起こしで結果が安定しないときは、資料と指示の順番を入れ替えて試します。

Q. 整形と要約を省いて、抽出だけでもよいですか？ A. 文字起こしが読みやすく、会議が短ければ「1回で済ませるプロンプト」で足ります。聞き間違いが多い文字起こしでは、先に整形しておくと、根拠となる発言の照合がしやすくなります。

Q. 話者名が付いていない文字起こしでも使えますか？ A. 使えますが、担当は「不明」が増えます。話者を推測で埋めさせるより、不明のまま出させて、参加者に確認するほうが確実です。

Q. 検証プロンプトを通せば、人の確認は省けますか？ A. 検証プロンプトと照合スクリプトは、確かめる対象を絞り込むための道具です。決定か提案かの判断や、共有してよい内容かの判断は、チェックリストに沿って人が行います。

まとめ

• 「整形→要約→抽出→検証」の4段階に分け、段階ごとに出力の形を決める。
• ToDo は「担当／内容／期限／根拠となる発言」の4列にし、Markdown表とCSVの両方で出力させる。
• 先に関係する発言を原文のまま抜き出させ、その引用をもとに書かせる。
• 読み取れない担当・期限は「不明」と書かせ、作らせない。
• 資料・指示・出力はXMLタグで区切り、同じタグ名を使い続ける。
• 長い文字起こしは、行の切れ目で数行重ねて分割し、部分抽出→統合の順で進める。
• 根拠となる発言はスクリプトで照合し、決定か提案かはチェックリストで人が確かめる。

参考・出典

• Anthropic「Prompting best practices」（XMLタグ、長い資料の置き方、引用を先に抜き出す方法） https://platform.claude.com/docs/en/build-with-claude/prompt-engineering/claude-prompting-best-practices
• Anthropic「Reduce hallucinations」（わからないと言ってよいと伝える、引用による裏づけ、主張の取り下げ、複数回の実行による比較） https://platform.claude.com/docs/en/test-and-evaluate/strengthen-guardrails/reduce-hallucinations
• OpenAI「Prompt engineering」（Markdown とXMLタグによる区切り、Identity・Instructions・Examples・Context の構成） https://developers.openai.com/api/docs/guides/prompt-engineering

株式会社RJC ― SI事業・SES事業・AI駆動開発。RJCは一緒に成長を楽しめる会社です。