Amazon Novaの移行パフォーマンスを向上させる「データ認識型プロンプト最適化」アプローチの紹介
近年、生成AIの分野では大規模言語モデル (LLM) の導入が急速に進んでおり、企業は様々な業務領域においてその応用を模索しています。特に、大量の非構造化データを扱う業務において、LLMは従来のシステムでは困難だったタスクも効率的に処理することが可能です。
本記事では、Amazonが実際の業務にLLMを活用する事例として、Amazon Novaという物流機能の構築・改善における移行プロセスを取り上げています。Amazon Novaは、サプライチェーンの効率化や最適化を目的としたサービスであり、その仕組みは極めて多層的で複雑なものであるため、従来の手法ではコンポーネントの移行作業が膨大な時間と人手を要していたのです。
こうした課題を解決するべく導入されたのが、「データ認識型プロンプト最適化（Data-Aware Prompt Optimization）」という新たな手法でした。本記事では、その手法について概要から導入の工夫、効果の検証まで詳しく解説されており、企業でのLLM活用に取り組む方々にとっても非常に参考になる内容となっています。
LLMとコード移行の課題
Amazon Novaは、数千に及ぶデータパイプラインコンポーネントによって構成されており、これらはさまざまなプラットフォーム上に組み込まれてきました。業務要件やデータ収集基盤が成長するにつれて、これらの仕組みをよりスケーラブルで合理的な形に移行する必要がありましたが、すべてを手動で行うには工数・品質面で大きな課題があったのです。
従来、コードの移行ではソフトウェアエンジニアが各種の依存関係を読み解きながら、ドキュメントや仕様と照らし合わせて新しいプラットフォームへの手動変換を行う必要がありました。しかし、このアプローチでは膨大な時間がかかるばかりか、エラーが混入するリスクも大きく、そもそも作業者の専門知識に大きく依存する点がボトルネックになっていました。
こうした背景から、LLMを活かしたコード移行のプロセス自動化が着目されたのです。
Data-Aware Prompt Optimizationとは
Data-Aware Prompt Optimizationは、LLMに入力するプロンプト（指示文）を、実データとモデルの性質にあわせて最適化することで、出力精度やタスク達成率を飛躍的に高めるアプローチです。具体的には、以下の3つの要素を組み合わせて構成されています。
1. Contextual Prompting（文脈に応じたプロンプティング）
2. Data Retrieval（関連データの抽出）
3. Prompt Optimization（最適なプロンプト設計）
この仕組みでは、まず移行するソースコードとその依存データを読み込み、対象のコンポーネントがどのような機能を果たしているかをLLMが正しく認識できるように、必要最低限かつ本質的な情報のみをプロンプトに含めます。
同時に、過去の移行タスクで成功したプロンプト設計や出力フォーマットを再利用することで、プロンプトの一貫性と精度を保証します。さらに、移行対象のコードとLLMが理解しやすい高レベルの仕様との差分を自動的に抽出してプロンプトに盛り込むことで、より的確なアウトプットを引き出せるようになります。
このように、実データとLLMの挙動の両方を深く理解した設計と最適化により、人手を大幅に減らしつつも精度の高いマイグレーションが実現可能となったのです。
パフォーマンス向上の具体的効果
このアプローチをAmazon Novaチームが導入した結果、以下のような定量的な改善が確認されました。
– コードマイグレーション時間が大幅に短縮された（60%以上の削減）
– マニュアルでの修正工数が減少、レビュー工程が簡素化
– 誤変換や抜け落ちの数が少なくなり、品質が向上
– 新しいワークフローでの導入学習時間が短縮された
これらの効果により、従来の人海戦術では対応しきれなかった大規模かつ複雑なシステムの移行作業が、迅速かつ安定的に進められるようになったのです。
また、プロンプトのテンプレート化と自動最適化の手法は、他のビジネスユニットやプロジェクトにも再利用可能であり、Amazon全体としての生産性向上にも大きく貢献しました。
プロンプト最適化の継続的な改善と将来展望
この成功に満足することなく、Amazonではプロンプト最適化の継続的な改善に取り組んでいます。特に、フィードバックループの強化を通じて、LLMの出力結果と実際のユーザー操作との間に生じるギャップを埋める施策が進行中です。
たとえば、プロンプトに含める情報の優先順位や長さのバランシング、特定の業務領域に特化したチューニング、さらにはマルチモーダル情報（コード+図表+説明文）を統合するプロンプト生成などが検討されています。
また、今後はプロンプトの自動生成だけでなく、プロンプト自体の内容改善を機械的に行う「Meta Prompting」と呼ばれる新しい概念の導入も視野に入れています。これにより、コンテキスト理解を深めながら、LLMの能力を最大限に引き出すことが期待されています。
現場での実運用にも耐えうるプロンプト設計を行うためには、LLMと対話するだけでなく、実データに即して設計する力が求められます。これらすべてが、「データ認識型プロンプト最適化」という考え方の根幹にあるのです。
まとめ：エンタープライズAI活用の新たな可能性
本記事で紹介されたAmazon Novaにおける事例は、単なる技術的な工夫というよりも、ビジネス課題とAI技術の融合によって新しい価値を生み出すプロセスそのものです。
LLMを導入したからといって、直ちにすべての業務が自動化できるわけではありません。しかし、「データ認識型プロンプト最適化」のような実用的な設計手法を取り入れることで、LLMのもつ力をビジネスの現場にしっかりと根付かせることが可能になります。
今後、この手法はコードマイグレーションに限らず、ドキュメントの自動生成、QAシステムの構築、業務フローのトリアージなど、さまざまな領域で応用されていくことでしょう。
AI技術を活用するためには、単にモデル精度だけに依存するのではなく、業務データを深く理解した設計が必要不可欠です。Amazonの取り組みは、この方向性の１つの好例であり、私たちが生成AIを使う上での重要な学びを与えてくれるものです。
これからも、LLMの進化と業務適用が加速していく中で、このようなプロンプト最適化のノウハウはますます重視されていくことでしょう。人間とAIが協調的に仕事を進める未来へ向けて、その基盤となる技術が、今まさに形になろうとしています。
