プロンプトエンジニアリングはもう古い？AI導入で成果を出すための「Dify構造設計」入門

「ChatGPTを業務に導入したが、精度が低くて使われない」
「プロンプトをどれだけ工夫しても、たまに嘘（ハルシネーション）をつく」
「PoC（概念実証）止まりで、実運用に乗らない」

いま、多くの企業で「AI導入プロジェクト」が死屍累々となっています。
最新のモデルを使っているのになぜ失敗するのか？

結論から言うと、「プロンプトエンジニアリング」でなんとかしようとしているからです。

本記事では、AI活用の現場で起きている「プロンプトの限界」と、それを突破するための「Difyを使った構造設計」について解説します。

1. なぜ「プロンプト」だけでは失敗するのか

多くのPdMや企画担当者は、AIの精度を上げようと必死にプロンプト（指示文）を修正します。
「あなたは優秀なコンサルタントです」「深呼吸して考えて」……。

しかし、業務レベルの複雑なタスクにおいて、シングルプロンプト（1回の指示）は限界を迎えています。

AIが抱える構造的な弱点

• 認知負荷のパンク： 「情報を抽出して、分析して、評価して、まとめて」と一度に指示されると、AIは処理しきれず精度が落ちる。
• ハルシネーション： わからないことを「わからない」と言えず、もっともらしい嘘をつく。
• 安定性の欠如： 同じ指示でも、毎回出力フォーマットが変わってしまう。

これらは、プロンプトの書き方ではなく「設計」の問題です。

2. 解決策は「構造設計（Dify）」にある

では、成功しているチームは何をしているのか。
彼らはAIを「チャット相手」として扱わず、「システムの一部」として設計しています。

そこで注目されているのが、「Dify（ディファイ）」などのノーコード開発ツールを使った構造化です。

私が実務で行っている「ハルシネーションを防ぐ設計」は、以下の3ステップで構成されています。

Step 1. プロンプト分割（Chain of Thought）

1回で答えを出させず、タスクをリレー形式に分割します。

• プロンプトA：データから事実だけを「抽出」する
• プロンプトB：抽出された事実を「比較」する
• プロンプトC：比較結果を「文章化」する

これだけで、AIのミスは激減します。

Step 2. 検査工程（Check Workflow）

AIが出力した回答を、そのままユーザーに見せてはいけません。
「この回答に嘘や禁止用語は含まれていないか？」をチェックする「検査用AI」を間に挟みます。

Step 3. 自己採点（Scoring）

AI自身に、自分の回答を採点させます。
「論理性：3点、事実性：5点……合計が基準以下なら書き直し」というループを組むことで、人間がレビューする手間を省けます。

AI導入は「魔法」ではなく「設計」の勝負

「すごいプロンプトがあれば解決する」という幻想は捨てましょう。
AI導入を成功させるのは、地味で泥臭い「フロー図を描く力」です。

Difyのようなツールを使えば、エンジニアでなくても、この「構造設計」を実装できます。
PdMの役割は、AIに命令することではなく、AIがミスなく働くための「レール」を敷いてあげることなのです。