生成AIデザインパターン ―AIエージェント構築、アプリケーション開発のベストプラクティス

2章コンテンツスタイルの制御

本章のパターンはすべて、基盤モデルによって生成されるコンテンツ（テキスト、画像、動画など）のスタイルを制御することに関係している。基盤モデルは、大規模なデータセットで訓練されており、多様なコンテンツを生成できる。ただし、そのコンテンツのスタイルは、デフォルトではモデル提供者が行った訓練プロセスに依存する。1つのバージョンのモデルを使う場合であっても、モデルのレスポンスは確率的で、まったく同じ質問をしても（キャッシュが行われていないなら）異なるレスポンスが返される可能性がある。ということは、生成AIモデルのレスポンスを利用する下流のアプリケーションやエンドユーザが、さまざまなスタイルに対応しなければならないことだ。

例として、いくつかの基盤モデルに同じ質問をしてみよう。

What’s a good side dish for pierogi? Answer in a single sentence.

ピエロギ†1に合う付け合わせは？ 一文で答えよ。

回答を表2-1に示す。回答のスタイルを一文という形に制限しても、同じ質問に対する答えがモデルによって大きく異なることがわかる。回答のスタイルに一切制限を設けていなかったとしたら、どれほど多様な結果になったか想像してみてほしい。

表2-1 同じ質問に対する異なるスタイルでの回答（2025年2月にモデルから取得した回答）

モデル	モデルプロバイダ	回答
GPT-4bit	OpenAI	ピエロギには、バターでソテーした玉ねぎにカリカリのベーコンを散らした付け合わせが最適だ。
Claude Sonnet 3.5	Anthropic	ピリッとしたザワークラウトやキャラメリゼした玉ねぎは、餃子に対照的な酸味や甘みを加えてピエロギを完璧に引き立てる。 ...