AI技術の発展は多くの分野に恩恵をもたらす一方で、新たなビジネスチャンスも生み出している。AIがもたらす最も重要なビジネス分野は、プロンプト・エンジニアリングだ。プロンプトエンジニアリングは、AIツールを効果的に制御する能力を向上させる必要がある分野です。ですから、LLMであなたの理解と創造性を大幅に高めることができます。

この記事では、プロンプト・エンジニアリングとは何か、そしてプロンプト・エンジニアリングを学ぶにはどうすればよいかを説明する。

TL;DR

  • プロンプト・エンジニアリングは、AIモデルを効果的に使用するためのテクニックやパターンを使用している。
  • よくできたプロンプトは、入力/文脈、指示/質問、例文、出力形式の4つの部分から構成される。
  • プロンプトに簡潔かつ明確な文章を使用し、関連するデータを提供することで、アウトプットの質を向上させることができる。
  • 最も効果的なプロンプト・エンジニアリングの手法のひとつに、数発学習法がある。この方法を使えば、AIモデルを訓練して目的の出力を生成させることができる。
  • プロンプトを作成する際には、リスト、記事、質問、詩などの出力形式を指定する必要があります。
  • AIモデルをカスタマイズすることで、その出力スタイルや知識ベースを調整することができる。
  • プロンプト・エンジニアリングの基礎を学ぶには、TextCortex Prompt Engineering GuideとCoursera Prompt Engineering Specializationをご覧ください。
  • プロンプトエンジニアリングのスキルを向上させるには、YouTube、blog 、Redditなどのリソースを利用し、AIモデルを使って練習することができる。

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、AIツールを効果的に使用するために、プロンプトを注意深く作成し、微調整することです。プロンプトエンジニアリングのスキルを向上させることで、AIツールが目標とするアウトプットを確実に生成できるようになります。プロンプトエンジニアリングのスキルを向上させることで、アウトプットの生成速度を上げ、AIツールを最大限の効率で使用することができます。

プロンプトエンジニアリングとは

特定のAIツールの熟練度をレベルアップする前に、プロンプト・エンジニアリングの基本を学ぶ必要がある。そうすることで、どのAIツールでも、プロンプトを作成する際に何をすべきかを推測できるようになる。あるAIツールのプロンプトエンジニアリングのスキルを上げたいなら、まずそのツールのパラメーターを理解する必要がある。

プロンプトとは何か？

プロンプトとは、AIツールが出力を生成し動作するために、ユーザーから提供される入力や要求のことである。よくできたプロンプトは、4つの基本部分から構成される：

  • 入力/コンテキスト：プロンプトの入力/コンテキスト部分は、AIツールがユーザーの意図を理解することを可能にします。トランスクリプト、記事、PDF、ウェブサイトなどを使用できます。
  • 指示/質問：これは、AIツールが出力を生成するために必要なコマンドです。翻訳コマンドであったり、トピックに関する質問であったりする。また、プロンプトの入力/コンテキストを参照することもできる。
  • 例プロンプトの例の部分は、最終的な指示を与える前に、特定のデータを使ってAIモデルを訓練することを指す。さらに、プロンプトの例の部分は、数ショット学習とも呼ばれる。
  • 出力フォーマット：このセクションでは、AIツールが出力を生成する形式を指定します。記事、詩、エッセイ、blog post 、商品説明、メタタグ、ソーシャルメディアpost などです。

プロンプトを作るためにすべてのパーツが必要なわけではないが、少なくとも適切なアウトプットを得るためには指示や質問が必要だ。しかし、これらのパーツをプロンプトに細かく使えば使うほど、より正確なアウトプットを得ることができる。

プロンプト・エンジニアリングの仕組み

プロンプトエンジニアリングとは、具体的な指示や例、データを用いてAIモデルの動作や出力生成を設計するプロセスのこと。プロンプトエンジニアは、AIモデルとのコミュニケーション手法であるプロンプトを、ユーザーの意図や目的に応じて作成します。これにより、ユーザーはAIモデルと円滑にコミュニケーションを図り、正確・明瞭・迅速に目的のアウトプットを得ることができる。

迅速なエンジニアリング技術

プロンプトエンジニアリングとは、特定のタスクを高品質で実行するために、AIツールにうまく作られたプロンプトを与えることを意味する。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やアプローチがあり、それぞれのテクニックには長所と短所があります。プロンプトエンジニアリングのテクニックを学ぶ前に、プロンプトエンジニアリングの基礎を学ぶことをお勧めします。

効果的なプロンプトを作るには？

プロンプト・エンジニアとしてプロンプトを作成する際には、プロンプトの基本的なフォーマットを理解する必要があります。LLMのプロンプトを内容重視で効果的に作成したい場合は、次のようなステップを踏む必要があります。

直接指示を使用する

プロンプトを作成するときは、常にできるだけ明確で簡潔な指示や質問を提供する必要があります。言い換えれば、プロンプトは常にAIモデルに何をすべきかを直接伝えるものでなければなりません。そのため、プロンプトではあいまいな表現を避け、望ましいアウトプットを明確にする必要があります。

関連情報の提供

LLMは出力を生成しますが、主にプロンプトで提供された情報やデータをコンテキストとして使用します。さらに、プロンプトにコンテキストを追加することで、AIモデルがより良く、より明確で、より正確な回答を生成できるようになります。例えば、あらゆるテーマの記事をコンテキストとして入力し、LLMに要約、翻訳、言い換えを依頼することができます。

数ショット学習を活用する

数ショット学習は、最終的なタスクに使用する前にLLMを訓練する最も効果的な方法の1つである。数ショット学習とは、AIモデルが特定のタスクを完了するために関連する例で練習することを意味する。こうして、ターゲット・タスクのために安定した簡潔な形に強化することができる。つまり、数ショット学習は、プロンプト・エンジニアリングで使用される学習方法であり、AIモデルがターゲット・タスクを認識することを可能にする。

数ショット例

出力形式の指定

AIモデルのプロンプトを作成する際には、常に希望の出力形式を指定することをお勧めします。こうすることで、常に特定の形式で出力されるようになります。プロンプトのタスクに応じて、リスト、記事、短い答え、はい/いいえ、否定/肯定、詩など、さまざまな形式で出力を指定できます。これはプロンプトエンジニアリングのためのほんの小さなアドバイスですが、常に心に留めておくべきです。

AIツールのカスタマイズ 

作業中のAIツールの出力スタイル、声のトーン、知識ベースをカスタマイズすることで、プロンプトをより効果的かつ簡潔に動作させることができます。AIツールの知識ベースをカスタマイズすることで、誤解を招く不正確な出力を防ぐことができます。AIツールのペルソナを構築することで、その文の長さ、出力スタイル、声のトーンを思い通りにコントロールすることができる。

すべてのAIツールをカスタマイズすることはできませんが、特定のペルソナの説明やデータをプロンプトに追加することができます。そのため、AIツールは幻覚的な回答を避け、出力を生成する際に希望する声のトーンを使用することができます。

プロンプト・エンジニアリングを学ぶには？

プロンプト・エンジニアリングは、他のマインドワークと同様、練習と経験によって身につくスキルである。様々なLLMで様々なプロンプトを試し、結果を分析し、より良いアウトプットを得るためにプロンプトを強化する必要がある。しかし、もしゼロからプロンプト・エンジニアリングを始めようとしていて、何をしたらいいのかわからないのであれば、あなたの羅針盤となるコースがあります。ここでは、プロンプト・エンジニアリングの基礎を築くのに最適なコースを詳しく見ていきましょう。

TextCortex プロンプトエンジニアリングガイド

TextCortexカスタマイズ可能なAI副操縦士が プロンプト・エンジニアリング・ガイドを提供しています。プロンプトエンジニアリングガイドでは、プロンプトの基本を学び、あらゆるAIモデルのロジックを理解することができます。YouTubeのプロンプトエンジニアリングガイドビデオはこちら。

さらに、ZenoChatと呼ばれる会話AIには、プロンプト・エンジニアリングのタスク用に開発されたペルソナがあります。このペルソナを使えば、プロンプトを強化したり、コンテンツに特化したプロンプトをゼロから生成したりすることができます。

Coursera - プロンプトエンジニアリング専門コース（初級レベル）

初級レベルのプロンプトエンジニアリングコースをお探しなら、Courseraのプロンプトエンジニアリング専門コースシリーズをご覧ください。このコースでは、生成AIのためのプロンプト技術、プロンプト工学パターン、効果的な生成AIの活用アプローチについて学びます。このコースは19の言語で提供されている。

その他の情報源 

プロンプトエンジニアリングは新しい分野であるため、ユーザーが経験を共有する情報源は効果的な学習方法である。blog 、プロンプトライブラリ、YouTube動画などの外部リソースを利用することで、プロンプトエンジニアリングのスキルを向上させることができます。また、AIチャットボットを使ってプロンプトエンジニアリングのテクニックを学び、テストすることもできます。