# AIプロンプトの回帰テスト設計｜バージョン更新時の性能低下と出力崩れを防ぐ方法

> AIプロンプトの回帰テストは、通常入力・境界条件・過去の失敗例を固定し、旧版と新版を同じ基準で複数回比較する運用です。形式、内容、重大な失敗、運用条件を分け、平均点の改善だけで採用を決めません。ケース・プロンプト・モデル・採点ルールの版と変更目的を記録し、短い必須テストと採用前の広い評価を組み合わせます。

## メタ情報

- URL (HTML): https://funnel-ai.jp/media/ai-prompt-regression-testing-framework/
- 公開日: 2026-09-24
- テーマ: Funnel Ai Media -AI- (https://funnel-ai.jp/media/ai/)
- カテゴリ: AIエージェント (https://funnel-ai.jp/media/ai-agents/)
- 編集: ファネルAi編集部 (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-editorial/)
- 監修: ファネルAi監修チーム (https://funnel-ai.jp/company/funnelai-review/)
- 出典メディア: Funnel Ai Media (https://funnel-ai.jp/media/)

## 本記事のポイント

- プロンプトの回帰テストは、通常・境界・過去の失敗ケースを固定し、旧版と新版を同じ基準で比較します。
- 形式・内容・重大な失敗を別々に判定し、平均点が改善していても重大な失敗を相殺して合格にしません。
- ケース、モデル、生成設定、採点ルールの版を記録し、複数回の比較と変更後の監視で品質の低下を見つけます。

## 想定質問

- プロンプト変更時の回帰テストにはどんなケースを含めますか？
- モデル更新による出力形式の崩れをどう自動判定しますか？
- 合否判定の閾値やスコアリング基準をどう設定しますか？
- 回帰テストの実行頻度とCI組み込みをどう決めますか？

---

本文（HTML）は https://funnel-ai.jp/media/ai-prompt-regression-testing-framework/ を参照してください。