プロンプトエンジニアリング実践ガイド【前編】
生成AIの“いまいちな回答”を見違えらせる「プロンプトの作り方」4選
生成AIから適切な回答が得られない場合は、生成AIへの質問や指示である「プロンプト」を変えることで回答を改善できる場合がある。プロンプト作成時に押さえるべき4つのポイントを紹介する。
人工知能（AI）ベンダーOpenAIの「ChatGPT」をはじめ、テキストや画像を自動生成する「生成AI」ツールがさまざまな業務で活用されるようなっている。そうした中、需要が急増しているのは「プロンプトエンジニアリング」のスキルだ。プロンプトエンジニアリングは、生成AIツールに望ましい回答を出力させるためのプロンプト（情報生成のための質問や指示）を作成することを指す。
プロンプトエンジニアリングは特別な技術を必要とするものではなく、誰でも身に付けることができる。生成AIユーザーが押さえておくべき、プロンプトエンジニアリングの代表的な手法を4つ紹介する。
生成AIの回答を見違えらせる「プロンプトの作り方」4選
併せて読みたいお薦め記事
プロンプトエンジニアリングの最新動向
生成AIツールを利用する場合、大規模言語モデル（LLM）からより的確な回答を引き出すために考慮すべきポイントは次の通りだ。
1．できるだけ詳細を盛り込む
一般的で具体性に欠けるプロンプトは、曖昧な回答を招きやすい。的確な回答を得るためには、質問の背景情報を提供したり、知りたい情報の範囲を明確にしたりすることが重要だ。ビジネスの文脈では、業界やターゲット市場などの情報を含めると効果的だ。例えば、以下2つのプロンプトを比較してみよう。
デジタルマーケティングのアドバイスを下さい。
インテリアを販売する小規模なEC（eコマース：電子商取引）企業の、デジタルマーケティング戦略策定を手伝ってください。
後者のプロンプトには、回答の範囲を絞り込むためのキーワードが含まれている。生成AIツールは回答を出力する過程で、関係が薄い情報を排除し、より具体的な提案ができるようになる。
2．明確で簡潔な表現を使う
生成AIツールのベースとなるLLMは、大規模なテキストデータを用いて訓練される。LLMは言語の意味を理解しているわけではなく、プロンプトを基に、最も可能性の高い単語や文字の並びを予測して回答を生成するに過ぎない。プロンプトを簡潔かつ明確に記載することで、LLMは曖昧な表現や、重要でない部分に惑わされる可能性が低くなる。
例えば、次の文章は曖昧な表現が含まれているものの、人間ならその意味を理解できるだろう。
当社のフレームワークにCRM（顧客管理）システムを統合するための効果的なアプローチを考えてください。
一方で生成AIツールに指示を出す場合は、以下のように明確かつ簡潔な表現に直した方がよい。
中規模B2B（企業間取引）企業は、CRMシステムをどのように導入すればよいですか。
こうすることで、LLMがより具体的な回答を出力してくれる可能性を高めることができる。
3．「プロンプトチェイニング」を実践する
生成AIツールの「コンテキストウィンドウ」（LLMがやりとりの中で保持できる情報量）は、会話の度に更新される。LLMは過去のやりとりにおける情報を保持しつつ、新しい情報を取り入れることで、過去の会話を参照して回答を生成する。
プロンプトチェイニングは、質問を小さな質問に分ける手法だ。プロンプトに一度に全ての情報を詰め込むのではなく、まず基本的な内容を入力し、段階的に質問の範囲を狭める。LLMは新しい情報を優先して取り入れる傾向がある。プロンプトチェイニングはこの特性を上手く活用したテクニックと言える。
まずは以下のような基本的な質問を聞く。
サイバーセキュリティ分野でAI技術はどう使われていますか。
続いて、より掘り下げた質問を投げ掛ける。
サイバーセキュリティ分野へのAI技術の利用についてどう議論されているかを説明してください。
こうしたステップを経ることで、より多角的な視点や深い洞察を備えた回答を得られるはずだ。
4．多角的な視点から質問する
質問の視点を変えることで、LLMの応答は大幅に変わることがある。以下にプロンプトの例を紹介する。
- 比較
- プロンプトに比較の視点を入れることで、各要素の説明にとどまらず、比較分析の視点を引き出すことができる。
アジャイル開発とウオーターフォール開発を比較してください。
- ロールプレイング
- LLMに特定の役割を演じてもらうことで、特定の視点からのより具体的な回答を得ることができる。
- 仮定のシナリオを設定することで、より具体的な解答を得ることができる。
あなたはビジネスコンサルタントです。SaaS（Software as a Service）を手掛けるスタートアップ（先進的なアイデアで急成長する企業）の、市場シェア獲得に向けた戦略はどのようなものですか。
ある中堅企業が、1年以内にクラウドサービスへの完全移行を目指しています。ITリーダーが直面する可能性のあるリスクは何ですか。
後編は、より高度なプロンプトエンジニアリングのテクニックを解説する。
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
TechTarget発 世界のインサイト＆ベストプラクティス
米国TechTargetの豊富な記事の中から、さまざまな業種や職種に関する動向やビジネスノウハウなどを厳選してお届けします。
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
製品資料
大手銀行もPPAP廃止へ いま金融企業が知っておきたいPPAPの問題点と代替手段 -
市場調査・トレンド
なぜ海外事業は失敗するのか？ 元味の素常務が語る、ASEAN事業成功の原理原則 -
製品資料
AIを使った情報収集では不十分？ 新規事業開発を計画通りに進めるためのコツ -
製品資料
事前準備や戦略設計はどう進めるべき？ 識者に学ぶ海外事業を成功に導く方法 -
製品資料
大企業の新規事業はなぜ停滞するのか？ リコー・森久氏が語る突破のヒント
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
「Microsoft 365」が乗っ取られる 跡形もなくMFAを破る手口
-
2
なぜ人はいるのにDXが進まない？ ライオンも直面した“老害”レガシーシステム
-
3
GitHubが指摘 AIが書いた「おそらく動くコード」が招くシステム崩壊
-
4
IT人材の42％が転職予備軍 辞めさせない組織の4つの共通
-
5
なぜOpenAIやAnthropicのAIは「脱走」したのか 情シスが迫られるエージェント統制
-
6
IT業界で相次ぐ人員削減の“隠された理由”
-
7
【専門家に聞く】シャドーAIや過剰共有のリスクを防ぎ、安全に生成AIを活用するポイントとは？
-
8
「AI活用を前提とした業務PCへの移行」に関するアンケート
-
9
なぜ10億円払って“高額な塩漬け”を作るのか？ SAPクラウド移行の闇
-
10
プロンプト頼みの開発は限界 「仕様」を資産にする「スペック駆動開発」
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
属人化や仕様バグはなぜ起きる？ AI時代に必須のドキュメント文化の作り方
-
2
「NAS」「SAN」「DAS」は何が違う？ いまさら聞けないストレージの基礎
-
3
AIエージェントで多様な日常業務を効率化するための入門ガイド
-
4
5分で分かる「AI駆動開発エージェント」 要件定義から設計・実装・テストまで
-
5
中小企業必見、Microsoft 365でゼロトラストセキュリティを実現する方法
-
6
マンガで解説：「ゼロトラスト」「SASE」の必要性とメリット
-
7
コスト分析で見る「デバイス復旧」の代償 損失額から導きだされた投資戦略とは
-
8
セキュリティソフトをすり抜ける標的型攻撃メール、不審メールの見破り方とは？
-
9
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
10
オープンウェイトLLMの推論最適化事例：ローカル環境で応答速度を約15分の1へ
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー