LLM統合におけるゼロショットプロンプティングや少数ショットプロンプティングといったプロンプティング手法は、タスク全体にわたって汎用化できるよう綿密に最適化されたテンプレートが必要となるため、一貫性の確保に課題を抱えています。プロンプトの表現にばらつきがあると予測不可能な出力につながる可能性があり、特に法律関連や医療関連アプリのような多様なドメインにおいては、特異性と柔軟性のバランスをとるための反復的なエンジニアリングが必要となります。この最適化には、A/Bテスト、セマンティックアライメント、そして推論を強化するための思考連鎖の組み込みが含まれますが、SDLCフェーズにおける専門知識と時間が必要です。ハードウェア関連のレイテンシ問題とは異なり、プロンプトの最適化はパフォーマンスの信頼性に直接影響します。質の低いプロンプトは脆弱性を露呈させる可能性があるため、セキュリティの問題は重複しますが、根本的な課題は汎用化です。効率的なSDLCでは、自動プロンプトチューニングツールを使用してこれを効率化し、開発オーバーヘッドを削減しながら有効性を維持します。正確な抜粋：「重要な課題は、異なるコンテキスト間での汎用化を確保するためにプロンプ​​トテンプレートを最適化することです。これは、多様なアプリケーションで一貫したLLMパフォーマンスを実現するために不可欠です。」 (参考: SISA による AI 向けサイバー セキュリティ学習ガイド、SDLC でのプロンプトに関するセクション、100 ～ 103 ページ)。

ISO 42001は、組織が責任あるAI管理を行うためのフレームワークを概説しており、リスク評価、ガバナンス、継続的改善を網羅しています。倫理原則との整合性を確保し、構造化されたプロセスを通じて信頼できるAIを推進します。あらゆるセクターに適用可能で、ISO 27001などの既存のマネジメントシステムと統合可能です。抜粋：「ISO 42001の主な目的は、組織におけるAIマネジメントシステムの要件を確立することです。」（参考：SISA学習ガイド『AIのためのサイバーセキュリティ』、ISO 42001概要のセクション、260～263ページ）