大規模言語モデル（LLM）は高度なプロンプト設計を必要とするが、現行の手法は構造性、データ統合、フォーマットへの敏感さ、ツール環境の面で課題を抱えている。既存のアプローチは、ドキュメント、テーブル、画像など多様なデータ形式を含む複雑なプロンプトを体系的に整理する手段や、表示形式の変化を効果的に管理する仕組みを十分に備えていない。こうした課題を解決するため、本研究では「Prompt Orchestration Markup Language（POML）」を提案する。POMLは、ロール、タスク、例示といった論理構造をコンポーネントベースのマークアップで表現し、データのシームレスな統合を可能にする専用タグを採用するとともに、CSSに類似したスタイル設定システムを導入することで、コンテンツとプレゼンテーションを分離し、フォーマットへの依存性を低減する。さらに、動的なプロンプト生成を可能にするテンプレート機能と、バージョン管理や共同開発を支援する包括的な開発者ツールキット（IDE対応、SDKなど）を備える。POMLの有効性は、複雑なアプリケーション統合（PomLink）と精度性能（TableQA）における実例検証、および実世界の開発環境における実用性を評価するユーザー調査を通じて検証された。