ChatGPT：プロンプトエンジニアリングとは？AIの能力を引き出すための重要なスキル

今回のブログでは、AI技術の世界でとても重要な「プロンプトエンジニアリング」についてお話ししたいと思います。この分野を理解することで、AIの能力を最大限に引き出すことができるんです。
まず、プロンプトエンジニアリングがなぜChatGPTで重要なのか、ご説明いたします。ChatGPTは、人と自然な会話ができるAI技術ですが、それを実現するためには、適切なプロンプト（入力）が必要なんです。プロンプトエンジニアリングとは、AIに対するプロンプトを最適化する技術のことなのです。
それでは、「プロンプトエンジニアリング」の言葉の由来についてお話ししましょう。プロンプトは、英語で「刺激」や「誘導」を意味します。つまり、AIに対して適切な刺激や誘導を与えることで、より良い結果が得られるようになるのです。
プロンプトエンジニアリングを理解することで、AIの能力を十分に引き出せる理由は、適切なプロンプトが与えられることで、AIが望ましい結果を出力しやすくなるからなんですね。プロンプトエンジニアリングは、まさにAIの能力を引き出すための重要なスキルなのです。

プロンプトエンジニアリングの５つの重要な要素

プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTなどのAIの性能を最大限に引き出すための方法です。質問や指示をうまく設計することで、AIの回答の質を上げることができます。プロンプトエンジニアリングには、以下の5つの要素があります。

1. 質問することが具体的に何か明確にすること

2. 質問に必要な情報をしっかりと整理すること

3. 回答の文体やトーンを指定すること

4. 回答の形式（リストや段落など）を指定すること

5. 質問に対する回答の範囲を制限すること これらをうまく使うことで、AIによる回答がわかりやすく、正確になるように設計することができます。

以下はさらに精度を向上するために参考になる項目です

GhatGPTの能力を引き出す項目例

• 質問の内容

  • 質問の具体性

  • 背景情報の明確さ

  • 回答の範囲制限

  • ターゲットオーディエンスの指定

  • 適用される文化やコンテキストの考慮

• 文体とトーン

  • 出力形式 (リスト、段落、ランキングなど)

  • 期待される出力の長さ

  • 回答の明瞭さや簡潔さの程度

  • 回答の形式（Q&A、エッセイ、リスト、ステップバイステップなど）

• 参照情報源

  • 専門家の意見や引用の有無

  • ソースや参考文献の信頼性や評価基準

• 評価基準とフィードバック

  • 評価基準の適用範囲や対象

  • 回答を検証するための基準の指定

  • 出力結果に対するフィードバックループの設定

• 説明と例

  • 回答に含めるべきキーワードの指定

  • 比較や対照を用いた説明の要求

  • アナロジーや例え話を使用して説明を行う

  • 回答に関連する事例や実例の提供

• 特殊な要求

  • 複数の質問を含める場合の順序指定

  • 制約条件の指定（例：予算、時間、リソース）

  • 時事ニュースや最新の出来事への言及

  • 論争的なトピックへの取り組み方の指定

  • 特定の年代や文化に関連した情報の要求

  • 言語のレベルや難易度の指定（初級者向け、専門家向けなど）

  • 回答の対象となる特定の業界や分野の指定

• 視点と情報の提示

  • 回答における懐疑的な視点の導入

  • インフォグラフィックやデータの視覚化の利用

  • 様々な視点を提供するための引用元の選択

  • 比較や対照を用いた説明の要求

  • アナロジーや例え話を使用して説明を行う

  • 様々な視点を提供するための引用元の選択

以下GhatGPT（GPT-4）より制約条件もありますので参考にしてくださいね

GPT-4は、具体的で明確な質問や指定に対して高い精度を発揮しますが、創造性や独自性を求める場合や、特定の文化やコンテキストを考慮する必要がある場合には、精度が低くなることがあります。また、情報源の信頼性や評価基準に関する指定に対しても、精度が低くなる可能性があります。したがって、プロンプトエンジニアリングの際には、これらの変数を考慮し、AIが最も効果的に機能するように質問や指定を調整することが重要です。