カスタムガードレールコンポーネントはAIワークフロー内でインテリジェントなフィルターとして機能し、ユーザー入力がワークフローデザイナーによって設定された特定の条件に合致していることを保証します。このコンポーネントは言語モデル（LLM）とカスタマイズ可能なプロンプトを組み合わせて、会話やデータの流れを検証・制御します。

コンポーネントの役割

カスタムガードレールの本質は、ユーザー入力のゲートキーパーです。「ガードレールプロンプト」と呼ばれる指示を使って、LLMにどのような内容が許可されるかを指示します。たとえば、デフォルトのプロンプトでは、会話をスポーツのトピックに厳密に制限し、無関係または意味不明（ナンセンス）な入力をブロックします。この仕組みにより、AIワークフローが本来の目的から逸脱せずに集中できます。

動作の仕組み

• コンポーネントは入力テキスト（通常はユーザーメッセージ）を受け取ります。
• この入力とガードレールプロンプトを選択したLLMに送信します。
• LLMがプロンプトに従って入力を評価し、条件を満たしているか判断します。
• 結果に応じて、コンポーネントはメッセージを2つの経路（合格＝true、不合格＝false）のいずれかに出力します。

入力

• LLM: ガードレールとして使うモデルを選択できます。用途に合わせて様々なLLMを利用可能です。
• ガードレールプロンプト: プロンプトを編集することでガードレールの厳しさや寛容さを調整できます。
• 入力テキスト: 実際に検証されるテキストです。

出力

• 合格経路: 入力がガードレールの基準を満たせば、ここから次の処理へ進みます。
• 不合格経路: 入力がトピック外や基準を満たさない場合はこちらから出力され、警告や再入力依頼など別処理が可能です。

このコンポーネントを使う理由

• 品質管理: AIアプリ内で厳格なトピックや内容のルールを強制できます。
• 安全性と関連性: トピック外や不適切・無関係な内容へのAIの応答を防げます。
• 柔軟な制御: プロンプトを簡単に修正でき、要件やポリシーの変更にも対応可能です。
• シームレス統合: 様々なLLMと連携し、ワークフロー内で柔軟な入出力ルーティングを実現します。

ユースケース

• チャットボットのトピック維持（例：カスタマーサポートや教育ボット）
• ユーザー生成コンテンツの事前フィルタリング
• 自動AI対話におけるコンプライアンスや法的要件の徹底
• スパムやナンセンスな入力によるワークフローの妨害防止

カスタムガードレールコンポーネントをAIワークフローに組み込むことで、受け入れる内容を細かく制御でき、AIシステムが意図通りに動作し、信頼性と関連性の高い結果を提供できるようになります。