AI育成に欠かせないプロンプトエンジニアリングというスキル
「プロンプトエンジニアリング」とは、AIモデルに対して適切な指示（プロンプト）を設計し、望ましい出力を得るための技術である。これにより、AIの性能を最大限に引き出し、意図した通りの回答や文章生成を実現することで、業務プロセスの改善やなどが可能となる。
生成AIの普及により、プロンプトエンジニアリングが注目されるようになったが、特に、ChatGPTなどの大規模言語モデルでは、命令（プロンプト）の出し方次第で得られる回答が異なるため、より最適なものを入力することが求められる。言い換えると、プロンプトを使いこなせないと、意図した通りの回答を得ることができないということだ。
本記事では、プロンプトエンジニアリングの概要からその役割、プロンプト設計のコツ、代表的な手法を詳しく解説する。
効果的なプロンプトとは
効果的なプロンプトとしては、指示の内容を「具体的」にすることや、複雑でわかりにくい命令ではなく「明確化」することなどが言われている。出力して欲しい項目、形式、個数など、範囲などを特定することも効果的である。五月雨式なアウトプットではなく、入力者が指定した内容に沿っていることで、利用者の判断もしやすくなる。
ChatGPTのように対話型の生成AIでは、最初からすべての回答を得るようなプロンプトを実行するのではなく、生成AIと対話しながら命令・指示を絞り込むことで、回答の精度を徐々に高めていくこともできる。プロンプトを1つずつ処理させることで精度を高めていく方法である。
プロンプトの４要素
プロンプトエンジニアリングの解説資料としては「 Promrt Enginnering Guide」が有名だが、この中で、プロンプトの要素として、命令・指示、背景・文脈、入力、出力形式という4つが挙げられている。これらの要素を踏まえて、適切なプロンプトを作成することが求められる。一つ一つみていこう。
1.指示（Instruction）
指示とは、モデルが実行する特定のタスクや命令を示す部分である。例えば、「以下の文章を要約してください」や「このデータを分析してトレンドを見つけてください」といった具体的な指示が含まれる。指示が明確であるほど、AIモデルは期待される結果を出しやすくなる。
2.背景（Context）
背景とは、モデルの回答精度を高めるための追加情報や文脈を提供する部分である。背景情報が適切に提供されることで、モデルはより適切な応答を生成することができる。例えば、特定の業界や専門分野に関する知識が必要な場合、その分野に関連する基本情報を背景として提供する。
3.入力データ（Input Data）
入力データとは、モデルに応答を求めるための具体的なデータである。例えば、前述の支持で要約を依頼した対象の文章や分析対象のデータなどが挙げられる。入力データが明確であるほど、AIモデルは正確な応答を生成しやすくなる。
4.出力形式/出力指示子（Output Indicator）
出力形式/出力指示子とは、出力のタイプやフォーマットを示す部分である。例えば、「箇条書きで回答してください」や「グラフ形式で表示してください」といった具体的な出力形式の指示が含まれる。出力形式が明確であるほど、AIモデルは期待される形式で結果を提供しやすくなる。
プロンプトエンジニアリングの役割
続いて、プロンプトエンジニアリングの役割について解説していく。
AIが効率的に作業を行える
プロンプトエンジニアリングを適切に行うことで、AIモデルは効率的に作業を行うことができる。明確な指示と適切な背景情報が提供されることで、AIモデルは無駄な計算や処理を減らし、短時間で迷うことなくタスクを遂行することができ、作業のスピードと効率が向上する。
より精度が高い結果を出力できる
プロンプトエンジニアリングによって、AIモデルはより精度の高い結果を出力することができる。AIモデルは入力されたデータに基づいて学習し、出力を生成するが、適切なプロンプトが設定されていない場合、誤った結果を出力する可能性がある。適切なプロンプト設計によって、モデルは期待される応答を生成しやすくなり、結果として高精度なアウトプットが得られる。これにより、ビジネスや研究において信頼性の高い結果を得ることができる。
AI技術の導入を検討している企業は、プロンプトエンジニアリングの重要性を理解し、適切なプロンプトの設定を行うことで、業務の効率化や成果の向上を実現することができるでだろう。
プロンプト設計のコツ
続いて、代表的なプロンプトエンジニアリングの手法と具体的なプロンプト例を紹介する。
背景情報の提供
プロンプトエンジニアリングを成功させるためには、まず背景情報をしっかり提供することが重要だ。AIは文脈に基づいて応答を生成するため、具体的な背景情報があるとより正確な回答が得られる。
例えば、顧客サポートのシナリオを想定する場合、顧客の問題や過去のやり取りを含めることで、AIがより適切なサポートを提供できる。
オープンクエスチョン
オープンクエスチョンを使用することで、AIの応答が一層豊かになる。オープンクエスチョンは、単純な「はい」や「いいえ」で答えられない質問である。例えば、「この製品のどの機能が一番役立ちましたか？」といった質問は、ユーザーから詳細なフィードバックを引き出すのに役立つ。これにより、AIが提供する情報の質が向上する。
適切な長さにする
プロンプトは適切な長さにすることも重要だ。短すぎると文脈が不足し、長すぎるとAIが重要な情報を見逃す可能性があるからだ。例えば、「新しいマーケティング戦略についての意見を教えてください」というプロンプトは、具体的でありながらも十分な情報を含んでいる。このバランスを保つことで、AIが効果的に応答を生成できる。
段階的に質問する
複雑な問題を解決するためには、段階的に質問する方法が有効だ。まずは大まかな質問をしてから、次に詳細な質問を追加することで、AIが段階的に情報を収集し、より精度の高い応答を提供できる。例えば、「新製品の市場反応をどう評価しますか？」と尋ねた後に、「具体的にはどの要素が消費者に評価されていますか？」と続けることで、深い洞察を得ることができる。
プロンプトエンジニアリングは、AIの性能を最大限に引き出すために重要な要素となり、適切なプロンプト設計により、AIはより精度の高いアウトプットを提供し、ビジネスの意思決定や業務効率の向上に貢献する。本記事で紹介したプロンプト設計のコツや代表的な手法を参考に、AIとともにAIを使う側である人間も進化を遂げていこう。