MCP（Mixture of Compressed Prompting）

MCPとは

MCP（Mixture of Compressed Prompting）は、大規模言語モデル（LLM）における推論効率と出力多様性の両立を目指した先進的なプロンプト手法です。プロンプトを低次元表現に圧縮し、複数の異なるコンテキスト表現を組み合わせることで、少ないトークンで高精度かつ柔軟な生成が可能になります。

背景と課題

従来のプロンプトエンジニアリングでは以下の問題がありました。

• 長大なコンテキストが必要でトークンコストが大きい
• 汎用性の高いプロンプトが冗長になりがち
• 単一のプロンプトでは生成の多様性が制約される

MCPはこの課題に対し、プロンプトの事前圧縮と多様なバリエーションの動的ミキシングを組み合わせるアプローチで応えます。

仕組みと理論

プロンプト圧縮

まず、代表的な指示・例示からなるプロンプトをエンコーダで埋め込みベクトルに圧縮します。これによりコンテキストを1/10程度に短縮できます。

多様性ミキシング

複数の圧縮プロンプト（例:フォーマル、カジュアル、技術解説など）を動的に加重平均し、推論時に出力傾向を調整できます。加重パラメータはタスクやユーザ設定に応じて変化可能です。

Mixture of Expertsとの関係

MCPは一種の**Mixture of Experts（MoE）**に近い設計で、専門性の異なるプロンプト表現を組み合わせる仕組みを採用しています。

メリット

• 推論コスト削減：短いプロンプトで同等以上の性能
• 多様性向上：複数スタイルを動的にブレンド
• 一貫性の保持：圧縮により表現が安定
• カスタマイズ性：出力のトーンや粒度を微調整

利用プロセス

1. 基準プロンプト収集
   • 目的に応じた多様なサンプルを準備
2. 圧縮エンコーディング
   • トランスフォーマーベースのエンコーダで埋め込み生成
3. 加重パラメータ設定
   • タスクや好みに応じた重みを決定
4. 推論
   • 混合埋め込みを条件としてモデルを実行

他手法との比較

手法	概要	特徴
通常プロンプト	テキストを直接入力	単純・トークン消費が大
プロンプトチューニング	仮想埋め込みを学習	軽量・表現力は限定
LoRA	重みの低ランク更新	汎用性高・推論コストは中
MCP	圧縮プロンプトの混合	高効率・多様性・一貫性

応用例

• 多言語コンテンツ生成：トーン切替と短文化
• 教育用AI：難易度調整や視点変更
• カスタマーサポート：フォーマル・カジュアル応答
• 創作支援：複数スタイルを合成した表現

技術的課題

加重最適化の難しさ

複数圧縮プロンプトの重み設定は手動調整が多く、自動化の研究が進んでいます。

表現制約

圧縮によりニュアンスが欠落する可能性があります。

ベストプラクティス

• 多様な基準プロンプトを用意
• 目的別に重みを調整しABテスト
• 短文だけでなく長文も圧縮検証
• 出力品質を定期レビュー

今後の展望

MCPは次のような進化が期待されています。

• 動的重み推論：入力内容に応じた最適混合
• マルチモーダル対応：画像や音声の圧縮プロンプト
• ユーザ学習：個人の好みに最適化

効率と表現力を両立するMCPは、プロンプトエンジニアリングの次世代基盤技術となる可能性があります。