大規模言語モデル（LLM）を活用したリスクアセスメントの精度向上を検討する中で、脅威カテゴリの網羅性と対象システムの機能分類に着眼した。本研究では、事前に準備した脅威カテゴリをLLMに知識として与えるとともにシステムを機能分類することで、LLMに網羅性の高いリスク判定結果を出力させるプロンプト設計手法を構築した。本稿では、リスクアセスメントの網羅性と妥当性を向上させる手法についての検討結果を報告する。