大規模言語モデルにおけるプロンプト変動が出力に対する影響について、様々な文脈で研究されており、用語は多数存在する。本研究は、既存研究で混在してきた概念を「頑健性」と「可制御性」の二軸から再構造化する。さらに、公開データセットを前提とした従来の分析とは異なり、複雑なタスク構成や追加知識の記述を要するビジネスサービス環境に着目し、両概念の重要度を体系的に評価した。実験の結果、我々が考察したタスクにおいては、先行研究で強調されてきた頑健性よりも、プロンプト意図を確実に反映し必要情報を安定して引き出す可制御性が実運用において本質的であることが明らかとなった。本研究は、ビジネス環境に適したプロンプト設計指針の再考に寄与するとともに、将来の評価指標構築やモデル改善への示唆を提供する。
