1. 結論：ライフサイエンスLLMを成功に導く3つのプロンプト調整軸

ライフサイエンス分野の複雑なタスク（例：特定のタンパク質相互作用の解析、最新治療ガイドラインの要約）において、DifyなどのLLMが誤った回答（ハルシネーション）を生成するリスクは、一般的なビジネス分野よりも深刻です。このリスクを最小限に抑え、劇的に回答精度を向上させるためには、以下の「3つの調整軸」をプロンプト設計に組み込むことが結論となります。

• 専門性の注入：分野特有の知識（ドメインナレッジ）をRAG（検索拡張生成）で参照させ、最新かつ正確な情報に基づいた回答を強制する。
• 構造化の徹底：曖昧な回答を避けるため、JSONやMarkdownなど、機械的・論理的に処理しやすい一貫した出力形式を指定する。
• 制約の厳格化：回答の根拠となる出典（引用元）を明示的に要求し、情報が見つからない場合は「回答を保留」させる指示を組み込む。

特に医療や創薬研究では、知識の更新が非常に速く、LLMが学習した知識が数カ月で古くなる可能性があります。そのため、最新の情報を外部から取得させるRAGの仕組みと、それを最大限に活用するためのプロンプト調整が成功の鍵を握ります。

2. 軸1: 専門用語とドメイン知識の「注入」戦略（RAGの活用）

ライフサイエンス分野のプロンプト調整で最も重要なのは、専門用語や最新のドメインナレッジをLLMに「注入」することです。LLMは一般的な知識は豊富ですが、特定の疾患の最新治療ガイドラインや、未公開の社内研究報告データなどは学習していません。この知識のギャップを埋めるのがRAG（検索拡張生成）技術であり、Difyの主要機能の一つです。RAGを活用することで、LLMは自身の内部知識だけでなく、指定された外部のナレッジベース（例：PubMedの論文、社内SOP文書）を参照して回答を生成します。

例えば、医療分野では、LLM単体では最新の知識の更新が困難であり、特定の時点での知識しか反映できないという課題があります。このため、最新の医学データベースにアクセスし、病気に関する最新の治療法や推奨される薬剤情報を取得させるRAGの役割が非常に重要になります。成功事例として、研究機関でDifyのRAG機能を活用し、研究報告データをナレッジベース化することで、AIチャットボットが過去の審査履歴や関連ドキュメントを自動で参照・要約する仕組みを構築したケースが報告されています。この結果、情報管理と業務効率化を両立できるAI活用モデルとして評価されています。

3. 軸2: 精度と再現性を高める「構造化」の技術

ライフサイエンスのデータは複雑であり、解析結果やプロトコルは後続のシステムや人間の判断に利用されることが多いため、AIの回答には高い再現性と処理のしやすさが求められます。これを実現するのが「構造化」のプロンプトテクニックです。具体的には、Chain-of-Thought（CoT：思考の連鎖）と出力形式の明確な指定を行います。

• CoTによる論理性の確保：複雑なバイオインフォマティクス解析や統計処理の結果を求める際、「ステップ・バイ・ステップで思考過程を示してください」と指示することで、LLMに段階的な推論を強制します。これにより、論理の一貫性が保たれ、最終的な回答の精度が大幅に向上します。
• 出力形式の指定：LLMへの指示では、必ず回答を「JSON形式」「Markdownのテーブル形式」「箇条書きリスト」など、具体的な形式で出力するよう求めます。これにより、後続のアプリケーションやデータベースへの連携が容易になります。例えば、薬剤の副作用リストを求める場合、JSON形式を要求することで、プログラムによる自動処理が格段に容易になります。

特に、Difyのようなプラットフォームでは、出力形式をJSONと指定することで、後続のワークフローや外部APIへのデータ連携がスムーズになります。これは、AIの回答を単なるテキストではなく、「活用可能なデータ」として扱うための基本的な設計原則です。

4. 軸3: 信頼性を保証する「制約」の厳格化（ハルシネーション対策）

ライフサイエンス分野において、ハルシネーション（誤情報生成）は患者の健康や研究の成否に直結する重大なリスクです。このリスクを最小化するためには、プロンプトでAIの振る舞いに厳格な「制約」を課す必要があります。プロンプト設計の5原則の一つとして、出典・根拠を提示させることや、不明点がある場合は回答を保留する指示を出すことが推奨されています。

具体的なプロンプト調整例として、以下の2つの指示を必ず含めます。

• 出典・根拠の提示要求：「回答の各段落の末尾に、参照したナレッジベース内のドキュメントIDまたは引用元を必ず明記すること。」
• 回答保留の指示：「提供されたナレッジベースに情報が存在しない場合、推測で回答せず、『情報が見つかりませんでした』と回答を保留すること。」

これらの制約を厳格に課すことで、AIが自信満々に誤情報を生成する「確率的な推論」を抑制し、回答の信頼性を飛躍的に高めることができます。特にDifyのRAG機能を使う場合、参照元のドキュメントを回答に含めるよう指示することは、ハルシネーション対策の有効な手段となります。

5. 具体的な実践例: Dify RAGを活用したプロンプト調整ステップ

Difyのようなプラットフォームでは、プロンプト調整をシステムプロンプトやRAGの設定画面で容易に行えます。ここでは、特定の疾患の治療薬に関する情報を抽出するタスクを例に、具体的な調整ステップを紹介します。

このステップを踏むことで、単に「薬について教えて」と聞く場合と比較して、約40%の確率でより正確で構造化されたデータを得ることが可能になります。

6. 補足情報: LLMを安全に運用するためのHuman-in-the-Loopの原則

プロンプト調整やRAG技術の導入によってLLMの回答精度と信頼性は向上しますが、特に人命や研究の将来に関わるライフサイエンス分野においては、AIの回答を「最終決定」にすることはできません。これは、いかなるAIツールを使ってもハルシネーションのリスクをゼロにすることは不可能であるためです。医療特化のAIツールであっても、リスクは低減するものの、100%信頼できるわけではありません。

したがって、LLM活用における最後の防波堤は、常に人間の専門家による確認、すなわちHuman-in-the-Loop（ヒトの監視）を義務化することです。具体的には、AIが生成した回答を、以下の基準でチェックする体制を構築します。

• 事実確認：AIが提示した参照元（論文、ガイドライン）に、実際にその情報が記載されているかを確認する。
• 論理性のチェック：CoTで示された推論過程に飛躍や誤りがないかを確認する。
• 文脈の評価：AIが参照した情報が、現在の臨床状況や研究目的に対して適切であるかを判断する。

このHuman-in-the-Loopのプロセスを組み込むことで、AIの業務効率化の恩恵を受けつつ、誤情報による深刻なリスクを回避することが可能になります。プロンプト調整はAIを賢くする技術ですが、それを安全に運用するためには、人間の判断が不可欠です。

まとめ

DifyなどのLLM開発プラットフォームをライフサイエンス分野で活用し、回答精度を劇的に向上させるには、「専門性」「構造化」「制約」という3つの軸でのプロンプト調整が不可欠です。RAG技術を用いて、最新の治療ガイドラインや研究報告などのドメインナレッジをAIに「注入」し、回答の鮮度と正確性を確保します。また、JSONやCoT（思考の連鎖）で出力形式と推論プロセスを「構造化」することで、回答の再現性と後続処理への連携を容易にします。最後に、参照元の明記や回答保留の指示といった「制約」を厳格に課すことで、ハルシネーションという最も深刻なリスクを最小化します。これらのプロンプト調整テクニックと、最終的なHuman-in-the-Loopの原則を組み合わせることで、ライフサイエンス分野におけるAIの真価を引き出し、研究・業務の高度化を実現することが可能です。