プロンプトエンジニアリングの説明: より優れた AI インタラクションの作成

公開: 2025-01-14

ChatGPT や Claude などの生成 AI ツールがより強力になり、広く使用されるようになるにつれて、それらを効果的に操作する能力が不可欠なスキルになりました。ここで、プロンプトエンジニアリングが活躍します。正確で適切に構造化されたプロンプトを作成する方法を学ぶことで、問題の解決、コンテンツの作成、質問への回答など、AI が生成する出力の品質を大幅に向上させることができます。このガイドでは、プロンプトエンジニアリングの基礎を詳しく説明し、その重要性を説明し、AI モデルと通信する技術を習得するのに役立つ実践的なテクニックを共有します。

プロンプトエンジニアリングとは何ですか?
なぜ迅速なエンジニアリングが重要なのでしょうか?
重要な即時エンジニアリング技術
効果的なプロンプトを作成するためのヒント
プロンプトエンジニアリングにおける一般的な課題
プロンプトエンジニアリングの応用例
迅速なエンジニアリングのためのツールとリソース
プロンプトエンジニアリングの未来

プロンプトエンジニアリングとは何ですか?

プロンプトエンジニアリングは、GPT やその他の大規模言語モデル (LLM) などの AI モデルによって生成される応答をガイドし、改善するための手法です。プロンプトエンジニアリングの中核には、モデルに実行してほしいタスクをよりよく理解させるために、明確で効果的なプロンプトを作成することが含まれます。このように、プロンプトエンジニアリングは人間の意図と AI 機能の間の架け橋と見なされ、人々が LLM とより効果的にコミュニケーションして、高品質で関連性のある正確な出力を達成するのに役立ちます。

AI の可能性を最大限に引き出すには、適切に設計されたプロンプトが不可欠です。正確な答え、創造的な提案、または段階的な解決策を探している場合でも、適切に構造化されたプロンプトにより、モデルの応答の有用性が大幅に向上します。

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プロンプトとは何ですか?

プロンプトは、完了させたいタスクを指定するために AI モデルに提供する自然言語テキスト入力です。プロンプトは、ほんの数単語から、例やコンテキストに関する追加情報を含む複雑な複数ステップの指示まで多岐にわたります。

Claude や ChatGPT などのツールを使用している場合は、チャットボックスに入力した内容がプロンプトになります。開発者のコンテキストでは、プロンプトは、アプリケーション内でユーザーのクエリに応答するように AI モデルをガイドするための指示として機能します。

なぜ迅速なエンジニアリングが重要なのでしょうか?

迅速なエンジニアリングにより、基礎となるモデルの変更や追加のトレーニングを必要とせずに、LLM の有効性が向上します。モデルが入力に応答する方法を洗練することで、LLM が新しいタスクに適応できるようになり、LLM の汎用性と効率が向上します。

プロンプトエンジニアリングの核心は、目的の出力が達成されるまでプロンプトの設計、テスト、改善を行う反復的なプロセスです。この方法は、LLM が従来直面している課題に対処するのに役立ちます。たとえば、これらのモデルは本質的に、数学の問題を解くなどの論理的推論を目的として構築されているわけではありませんが、マルチステップの構造化されたプロンプトにより、複雑なタスクを管理しやすいステップに分割して、より正確な結果を得ることができます。

AI の最大の課題の 1 つである解釈可能性は、よく「ブラックボックス」問題と呼ばれますが、適切に設計されたプロンプトを使用することで対処できます。たとえば、思考連鎖 (CoT) プロンプトでは、モデルが推論を段階的に示す必要があるため、意思決定プロセスの透明性が高まります。この明確さは、医療、金融、法律など、一か八かの分野で特に重要です。モデルがどのように結論に達するかを理解することで、正確性が保証され、信頼が構築され、情報に基づいた意思決定がサポートされます。

LLM が達成できる限界を押し上げることで、迅速なエンジニアリングにより、信頼性、透明性、使いやすさが向上します。 AI モデルを、ますます複雑化するタスクに対処できる、より効果的で信頼できるツールに変換します。

重要な即時エンジニアリング技術

熟練したプロンプトエンジニアは、さまざまな方法を使用して、LLM からより微妙で有益な応答を取得します。最も一般的に使用される手法には、思考連鎖プロンプト、少数ショットプロンプト、役割固有のプロンプトなどがあります。これらの手法は、LLM が特定のタスクやコンテキストに合わせて適切に調整された出力を生成するように導くのに役立ちます。

思考連鎖プロンプト (CoT)

CoT プロンプトは、LLM が問題をより小さな論理的なステップに分割することを奨励することで、複雑な推論タスクを解決するための強力な手法です。たとえば、CoT プロンプトには次のものが含まれる場合があります。

「答えを出すときは、その理由を段階的に説明してください。」

推論を詳しく説明することにより、モデルは多くの場合、その動作を示さずに 1 つの応答を求められた場合よりも正しい答えに到達する可能性が高くなります。このアプローチは、数学、論理、または複数ステップの問題解決を含むタスクに特に役立ちます。

ゼロショットプロンプト

ゼロショットプロンプトでは、例や追加のコンテキストを提供せずに、モデルにタスクを完了するよう求めます。たとえば、モデルに次のように指示できます。

「このメールを日本語に翻訳してください。」

この場合、LLM は事前にトレーニングされた知識ベースのみに依存して応答を生成します。ゼロショットプロンプトは、詳細な指示や例が不要になるため、モデルがすでに慣れている簡単なタスクに特に役立ちます。これは、一般的なタスクに LLM を活用するための迅速かつ効率的な方法です。

数発のプロンプト

フューショットプロンプトは、モデルの応答をガイドする少数の例 (通常は 2 ～ 5 個) を提供することにより、ゼロショットプロンプトに基づいて構築されます。この手法は、LLM が新しいタスクや形式により効果的に適応するのに役立ちます。

たとえば、製品レビューのセンチメントを分析するモデルが必要な場合は、次のようなラベル付きの例をいくつか含めることができます。

例 1: 「この製品は完璧に機能します!」 →陽性例 2: 「2 日後に壊れました。」 →否定的

サンプルを提供すると、LLM はタスクをより深く理解し、同じロジックを新しい入力に適用できるようになります。

役割固有のプロンプト

役割固有のプロンプトは、LLM に応答する際に特定の視点、口調、または専門知識のレベルを採用するように指示します。たとえば、教育用チャットボットを構築している場合は、モデルに次のことを要求できます。

「この概念を初心者に説明する辛抱強い高校教師として対応してください。」

このアプローチは、適切な語彙、トーン、詳細レベルを組み込んで、モデルが特定の視聴者に合わせて応答を調整するのに役立ちます。役割固有のプロンプトにより、その役割の担当者が持つであろうドメイン固有の知識を含めることも可能になり、応答の質と関連性が向上します。

ただし、役割固有のプロンプトは偏見をもたらす可能性があるため、慎重に使用する必要があります。たとえば、調査によると、LLM に「男性として」と「女性として」の回答を求めると、男性のペルソナに対して車についてより深く説明するなど、コンテンツの詳細に違いが生じる可能性があることがわかっています。これらの偏見を認識することが、役割固有のプロンプトを責任を持って適用するための鍵となります。

効果的なプロンプトを作成するためのヒント

上記のテクニックの効果を最大限に高めるには、プロンプトを正確かつ明確に作成することが重要です。 LLM が高品質でタスクに適した出力を提供できるように導くプロンプトを設計するのに役立つ、実証済みの 5 つの戦略を次に示します。

明確かつ具体的にしてください。出力形式、トーン、対象者、コンテキストなどの詳細を含めて、探しているものを明確に定義します。命令を番号付きリストに分割すると、モデルが命令に従いやすくなります。
テストのバリエーション。プロンプトの複数のバージョンを試して、微妙な変更が出力にどのような影響を与えるかを確認してください。結果を比較すると、最も効果的なフレーズを特定するのに役立ちます。
区切り文字を使用します。 XML タグ (<example> や <instructions> など) または三重引用符 (""") などの視覚的な区切り文字を使用してプロンプトを構造化します。これは、モデルが入力のセクションを理解し、区別するのに役立ちます。
役割を割り当てます。 「サイバーセキュリティの専門家」や「フレンドリーなカスタマーサポートエージェント」など、特定の視点を採用するようにモデルを指示します。このアプローチは、役立つコンテキストを提供し、応答のトーンと専門知識を調整します。
例を示します。期待を明確にするためにサンプルの入力と出力を含めます。例は、特定の形式、スタイル、または推論プロセスを必要とするタスクに特に効果的です。

プロンプトエンジニアリングにおける一般的な課題

効果的なプロンプトを作成するときは、LLM の制限を考慮することが重要です。プロンプトを作成するときに注意すべき問題には、トークンの制限、例のバランスの欠如によるバイアス、モデルに与えすぎる情報などがあります。

トークンの制限

ほとんどの LLM では、入力サイズに制限が設けられています。これには、プロンプトと、スプレッドシート、Word ドキュメント、Web URL などのコンテキスト用にモデルに与える追加情報の両方が含まれます。この入力は、トークン (トークン化によって作成されたテキストの単位) で測定されます。トークンは文字のように短くても、単語のように長くても構いません。入力が長いほど、モデルでより多くの情報を分析する必要があるため、計算コストが高くなります。数百から数千のトークンにわたるこれらの制限は、計算リソースと処理能力の管理に役立ちます。

例におけるバイアス

数回の学習タスクでは、学習するモデルに提供する例の種類によっては、モデルの応答が例と非常に一致しすぎる可能性があります。たとえば、感情分類タスクを実行するようモデルに依頼したときに、学習対象として肯定的な例が 5 つあり、否定的な例が 1 つだけ与えられた場合、モデルは新しい例に肯定的なラベルを付ける可能性が高すぎる可能性があります。

情報過多

1 つのプロンプトで提供する情報が多すぎると、モデルが混乱し、何が最も関連性があるかを識別できなくなる可能性があります。プロンプトが複雑すぎると、モデルが提供された例に限定的に焦点を当てすぎ (過剰適合)、効果的に一般化する能力が失われる可能性があります。

プロンプトエンジニアリングの応用例

迅速なエンジニアリングにより、AI モデルの応答性、適応性が向上し、さまざまな業界で役立つようになりました。プロンプトエンジニアリングが主要分野で AI ツールをどのように強化しているかは次のとおりです。

コンテンツの生成

巧みに作成されたプロンプトは、提案書、ホワイトペーパー、市場調査、ニュースレター、スライドデッキ、電子メールなど、非常に具体的でコンテキストを認識したビジネスコミュニケーションの生成を可能にし、コンテンツ作成に革命をもたらしています。

顧客サービス

より適切なプロンプトは、カスタマーサービスチャットボットがより関連性が高く、共感的で効果的な応答を提供するのに役立ちます。応答の質とトーンを向上させることで、迅速なエンジニアリングにより、チャットボットは問題をより迅速に解決し、必要に応じて複雑な懸念を人間の専門家にエスカレーションできるようになります。

教育

AI ツールは、教育現場で複雑な答えを評価するのに苦労することがあります。ただし、CoT プロンプトは、AI モデルが生徒の応答を推論して、それが正しいかどうかを判断するのに役立ちます。生徒が間違った回答をした場合、これらのプロンプトにより、AI が誤った推論を特定し、役立つ適切なフィードバックを提供できるようになります。

迅速なエンジニアリングのためのツールとリソース

独自のプロンプトを作成する方法を学びたい場合は、使いやすいリソースが多数用意されています。ここには、チュートリアル、プロンプトライブラリ、およびテストプラットフォームのコレクションがあり、詳細を読み、構築を開始し、プロンプトが生成する応答を比較できます。

学習リソースとチュートリアル

プロンプトについてさらに詳しく知りたい場合は、効果的なプロンプトを工学的に理解するための優れたリソースが数多くあります。

DAIR.AI: プロンプトエンジニアリングに関する無料のチュートリアルを提供します
Anthropic: プロンプトエンジニアリングを学習し、独自のプロンプトを作成する練習をするための演習を含む、無料の公開インタラクティブチュートリアルを提供します。
Reddit コミュニティ: r/promptengineering コミュニティに参加して、他の人が作成したプロンプトを探索し、オープンソースのプロンプトライブラリを発見してください。
OpenAI: より良いプロンプトを作成するための 6 つの戦略を共有
ChatGPT プロンプトジェネレーター: どこから始めればよいかわからない場合に、HuggingFace ツールを使用してプロンプトを生成します。

プロンプトライブラリとサンプル

他の人がすでに作成したプロンプトを出発点として使用することもできます。 Anthropic、OpenAI、Google、GitHub ユーザーが提供する無料のプロンプトライブラリをいくつか紹介します。

Anthropic のプロンプトライブラリ: これは、個人およびビジネスのユースケースに最適化されたプロンプトの検索可能なライブラリです。
ChatGPT キュープロンプト: このリポジトリには、タスクの完了を要求する前に ChatGPT のコンテキストを構築するために使用できる、コピー&ペースト可能なプロンプトチェーンがあります。企業に関する調査、請負業者の提案書の草案作成、およびホワイトペーパーの作成に関するプロンプトが含まれています。
素晴らしい ChatGPT プロンプト: この人気のある ChatGPT プロンプトライブラリには何百ものプロンプトがあり、その多くは ChatGPT に「マーケティング担当者」や「JavaScript コンソール」などの特定の役割を引き受けるよう指示することから始まります。
素晴らしいクロードプロンプト: このユーザー生成のコレクションは、素晴らしい ChatGPT プロンプトをモデルとしており、サイズは小さいですが、ビジネスコミュニケーションを含む多くの便利なプロンプトテンプレートが含まれています。
Google AI Studio: これは、Gemini で使用するための推奨プロンプトのギャラリーです。それらの多くは、画像から情報を抽出することに重点を置いています。
OpenAI プロンプトの例: これは、翻訳、Web サイトの作成、コードの改訂などのタスクに関するプロンプトの例の検索可能なコレクションです。

テストプラットフォーム

試してみたいプロンプトがいくつかある場合、それをどのようにテストしますか?これらのツールを使用すると、さまざまなプロンプトを並べて比較できるため、その有効性を評価できます。

OpenAI Playground: さまざまな GPT モデル構成を使用してプロンプトをテストし、出力がどのように比較されるかを確認できます。
Anthropic Workbench: さまざまなプロンプトの出力を並べて比較し、スコア関数を使用してパフォーマンスを定量化できます。
プロンプトミキサー: これは、さまざまな AI モデルにわたるプロンプトのライブラリを作成、テスト、構築できる macOS 用のオープンソースデスクトップアプリです。

プロンプトエンジニアリングの未来

今後数年間で、迅速なエンジニアリングは、LLM が人間と並行して行うタスクになることがますます増えていくでしょう。プロンプト工学の研究者は、生成モデルに独自のプロンプトを作成するよう教えています。たとえば、Google DeepMind の研究者は、Optimization by PROmpting (OPRO) と呼ばれる「メタプロンプト」アプローチを作成しました。このアプローチでは、LLM がプロンプトのライブラリでトレーニングされ、問題に応じて独自のプロンプトを生成するように求められます。

研究者らはまた、自己プロンプト型 LLM が生成するプロンプトの有効性を比較および評価する方法も開発中です。これにより、LLM が複雑なタスクに応答する際により大きな自律性を得ることができる可能性があります。