プロンプトエンジニアリング
プロンプトエンジニアリングとは？
プロンプトエンジニアリングとは、生成AIモデル（特に大規模言語モデル）に対して、意図したとおりの出力を得るために、プロンプト（指示や質問）を設計・最適化する技術です。AIモデルの性能を最大限に引き出し、特定のタスクや目的に合わせた高品質な結果を得るために不可欠なスキルとして、近年注目を集めています。
プロンプトエンジニアリングの重要性は、生成AIモデルの特性に由来します。これらのモデルは、大量のデータに基づいて学習していますが、指示の与え方によって出力の質が大きく変動します。例えば、曖昧な指示では期待通りの結果が得られないことがありますが、明確で具体的な指示を与えることで、より正確で有用な情報を引き出すことができます。
プロンプトエンジニアリングには、さまざまなテクニックが存在します。例えば、具体的な指示を与える、役割を与える、制約条件を設ける、複数の例を示す（Few-shot Learning）、段階的に指示を出す（Chain-of-Thought）などがあります。これらのテクニックを組み合わせることで、AIモデルの創造性や問題解決能力を最大限に引き出すことが可能です。
プロンプトエンジニアリングは、AIの専門家だけでなく、さまざまな分野の担当者にとっても重要なスキルとなりつつあります。例えば、マーケティング担当者が広告コピーを生成したり、カスタマーサポート担当者がFAQを作成したり、研究者が論文の草稿を作成したりする際に、プロンプトエンジニアリングの知識を活用することで、より効率的に高品質な成果物を得ることができます。
プロンプトエンジニアリングを効果的に行うためには、AIモデルの特性を理解し、試行錯誤を繰り返しながら最適なプロンプトを見つけることが重要です。また、プロンプトの改善には、出力結果の評価とフィードバックが不可欠です。AIモデルの挙動を観察し、プロンプトを微調整することで、より洗練された出力を得ることができます。
監修
林 栄一
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