プロンプトエンジニアリングとは？代表的な手法や実践例を解説
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Introduction
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を活用する際に欠かせないのが、プロンプトです。生成AIにプロンプトと呼ばれる指示や命令を入力することで、検索結果や分析結果などを得られ、入力するプロンプトによって回答の質が大きく変わります。
そこで役に立つのが、プロンプトエンジニアリングです。プロンプトエンジニアリングとは、プロンプトを適切に作成して、最適な結果を得るための方法や技術です。
この記事では、プロンプトエンジニアリングとは何か、プロンプトエンジニアリングを行うメリットや代表的な手法などについて解説します。
目次
プロンプトエンジニアリングとは
ここでは、プロンプトエンジニアリングの基本情報と、そのスキルが重要視されている背景について解説します。
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AIに適切な指示を与えることで、思い通りの答えや動作を引き出す技術のこと
プロンプトエンジニアリングとは、AIから最適な出力を得るために、入力する指示や命令を設計し、最適化する技術のことを指します。ChatGPTなどの生成AIを活用する際は、プロンプトの内容によって出力結果の質が大きく変わります。そのため、より適切なプロンプトを入力する技術が必要とされているのです。
LLMとは大規模言語モデルのことで、ChatGPTが有名です。LLMに入力するプロンプト次第で、得られる回答が大きく異なるため、プロンプトエンジニアリングを適切に行うことが重要です。
効果的なプロンプトの出し方としては、たとえば指示の内容を具体的にする、明確な命令を出すなどの方法があります。また、AIに何を出力してほしいか、出力形式、出力する結果の個数や範囲などを明確にすることも効果的です。
このように、よりよいプロンプトを設計し、最適化するプロンプトエンジニアリングは、生成AIを活用する際に必要な技術です。プロンプトを設計する技術者は、プロンプトエンジニアと呼ばれ、AIに関わる新職種として注目されています。
プロンプトエンジニアリングのスキルが重要視されている背景
プロンプトエンジニアリングのスキルは、生成AIが広く普及したことで重要視されるようになりました。
生成AIのなかでも、ChatGPTのような大規模言語モデルを活用する際は、プロンプトの内容次第で得られる結果が大きく異なります。プロンプトを上手に使いこなせないと、意図した結果は得られません。
たとえば、企業サイトに掲載するテキストを生成する場合、生成AIに対して事前情報を与えずにプロンプトを入力しても、適切な結果は得られないでしょう。過去にサイトに掲載した情報をよい事例と悪い事例として入力することで、AIはその内容を学習して、より適切なテキストを生成してくれます。
このように、AIをより適切に活用するために、プロンプトエンジニアリングは欠かせないものであることがわかります。
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プロンプトエンジニアリングのメリット
プロンプトエンジニアリングを活用することで、得られるメリットについて説明します。
AIの出力精度が向上する
プロンプトエンジニアリングを活用することで、AIの出力結果の精度が向上します。適切なプロンプトエンジニアリングにより、プロンプトの内容を細かく制御することで、目的にあった結果を得られるでしょう。
たとえば「車の画像を出力してください」と入力するだけではなく「赤いスポーツカーの画像を出力してください」と入力すれば、求める画像に近づけることが可能です。また「500字程度で説明してください」などと出力形式やボリュームを指定すれば、必要な情報量を得られます。
AIを効果的に操作しやすくなる
精度の高い結果を得るためには、多くの情報をプロンプトにして入力する必要があります。しかし、プロンプトエンジニアリングを活用すれば、最小限のプロンプトでも、AIが利用者の意図を理解してくれます。その結果、より直感的かつ効果的にAIを操作することが可能となるのです。
柔軟にAIを活用できるようになる
AIツールをビジネスに活用する際に、プロンプトエンジニアリングを導入すれば、事業や分野に依存することなく、幅広く対応できるプロンプトを作成できるようになります。その結果、作成されたプロンプトを企業全体で再利用しやすくなり、AIツールを柔軟に活用できるというメリットもあります。
効果的なプロンプトの要素
プロンプトエンジニアリングの有名な解説資料に「Prompt Engineering Guide」があります。そのなかで、プロンプトの要素として以下の4つがあげられています。これらの要素を活用することで、効果的なプロンプトを作成することが可能です。
本章では、これら4つのプロンプトの要素について解説します。
Instruction（命令）
「〇〇商品の効果的な広告コンテンツの内容を考えてください」などの命令はAI出力に必要なため、必ず指定する必要があります。ただし、命令だけで求める結果を得ることはむずかしいため、以下で説明する要素を追加していきます。
Context（文脈）
追加情報として、文脈や背景を入力します。たとえば「中学生にも理解できるように」「1,000文字以内で」「ですます調で」などです。
Input Data（入力データ）
回答の精度を高めるために、回答に盛り込んでほしい内容を追加します。たとえば「〇〇商品の効果的な広告コンテンツの内容を考えてください」という命令に、〇〇商品の詳細や特徴、メリットなどの内容を追加すると、AIはそれらの情報を加味して適切な回答を出力してくれます。
Output Indicator（出力形式）
出力形式を指定することで、求める結果を得やすくなります。たとえば「箇条書きで」「タイトルをつけて」などと具体的に指定することで、より出力結果の精度が高まります。
プロンプトエンジニアリングの代表的な手法
プロンプトを作成する手法には、いくつかのテクニックが存在します。ここでは、例文をご紹介しながら、プロンプトエンジニアリングの代表的な手法についてご説明します。
Zero-shotプロンプティング
Zero-shotプロンプティングとは、情報を与えずにいきなり質問する手法です。大規模言語モデルは膨大なデータを学習しているため、事前知識を提供しなくても、質問するだけである程度適切な回答を得られます。
【例】
以下の文章の感情を「肯定」「中立」「否定」に分類してください。文章：休暇が終わってしまった。
回答：否定
Few-shotプロンプティング
Few-shotプロンプティングとは、いくつかの例を提示して質問をする手法です。
【例1】
メロンは果物、きゅうりは野菜です。それでは、みかんは何ですか？
回答：みかんは果物です。
【例2】
以下は、果物とその説明です。
メロン「果肉が甘く、香り高いのが特徴で、夏に食べると身体を冷やしてくれるため、熱中症の予防にもなります。」
みかん「皮がむきやすい柑橘類の総称で、ビタミンCやカリウムなどの栄養素が豊富に含まれています。」
りんごに関する説明を書いてください。
回答：りんご「甘酸っぱく歯ごたえがあり、栄養価が高く、低カロリーで腹もちがよいという特徴があります。」
Metaプロンプティング
具体的な内容の詳細ではなく、構造や構文に重点を置いた高度なプロンプトの手法で、以下のような特徴があります。
・構造指向：具体的な内容よりも、問題と解決策の形式とパターンを優先する
・構文重視：期待される回答または解決策のテンプレートとして構文を使用する
・抽象的な例：抽象化された例をフレームワークとして採用し、特定の詳細に焦点を当てずに問題と解決策の構造を示す
・汎用性：さまざまな分野に適用可能で、幅広い問題に対して構造化された対応を提供できる
・カテゴリ別アプローチ：タイプ理論に基づいて、プロンプト内のコンポーネントの分類と論理的な配置を強調する
Chain-of-Thought（CoT）プロンプティング
複雑な推論をAIに行わせるため、中間的な推論のステップを介する手法です。直接答えを求めると間違えることもあるため、間にステップを挟むことで間違いを減らします。
【例】
このグループの奇数を合計すると偶数になります。（4、8、9、15、12、2、1）
回答：奇数（9、15、1）をすべて足すと25になります。答えは「False」です。
このグループの奇数を合計すると偶数になります。（15、32、5、13、82、7、1）
回答：奇数（15、5、13、7、1）をすべて足すと41になります。答えは「False」です。
この例では、結果を出すまでの考え方を明示してあげることで、正しい回答が導かれるようにしています。
Self-Consistency（自己整合性）
Few-shotプロンプティングを用いて事前に大量の問題例を与えることで、より正確な回答が得られる方法です。既存の推論能力を用いて多様な解法を引き出し、それらを統計的に集約することで精度を向上していきます。大量の問題を用意する必要はありますが、高い精度の結果を得たい場合に適しています。
プロンプトエンジニアリングを行うときのコツ
プロンプトエンジニアリングを行う際に、知っておくと役立つコツについてご説明します。
最新モデルを使用する
大規模言語モデルはつねに進化をつづけており、新しいモデルは前の世代よりも性能が高くなっています。そのため、そのときの最新のモデルを使うことで、高い精度の結果を得やすくなります。
ただし、一般的に最新モデルは性能が高いですが、特定のタスクや要件に応じて適切なモデルを選択することも重要です。
明確で簡潔な指示出しをする
あいまいな指示や命令を出すと、結果もあいまいになってしまいます。たとえば「文章を短くしてください」だと、どれくらい短くすればよいかわかりません。「100字程度の文章にしてください」など具体的に指示を出すと、期待した回答を得やすくなります。
具体例を与える
具体的な例や形式を明示することで、期待した結果に近づけやすくなります。たとえば「おすすめの映画を教えてください。ジャンルはコメディで、好きな映画は『マスク』『ホーム・アローン』です。」などと具体例を与えると、求める回答を得やすくなります。
試行錯誤を繰り返す
Zero-shotプロンプティングやFew-shotプロンプティングなど、さまざまな手法を試す、質問を変えるなど、試行錯誤を繰り返すことで求める回答に近づけられます。質問の記述方法や条件、出力結果なども変えてみると、よい結果につながるでしょう。
まとめ
プロンプトエンジニアリングとは、AIから最適な出力を得るために、入力する指示や命令を設計し、最適化する技術のことを指します。生成AIを上手に使いこなすためには、プロンプトの内容が重要です。プロンプトエンジニアリングについて理解を深めれば、AIツールを効果的に活用できるでしょう。
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監修
林 栄一
組織活性化や人材開発において豊富な経験を持つ専門家として、人材と組織開発のリーダーを務め、その後、生成AIを中心にスキルを再構築し、現在新人研修プログラムや生成AI講座開発を担当している。2008年にスクラムマスター資格を取得し、コミュニティーを通じてアジャイルの普及に貢献。勉強会やカンファレンス、最近では生成AI関連のイベントに多数登壇している。チームワークの価値を重んじ、社会にチームでの喜びを広める使命をもつ。
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この記事を書いた人
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