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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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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。
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