生成AIを最大限に活用するためのプロンプトエンジニアリングとは？即実践できる例文5選

プロンプトエンジニアリングとは、AIを効率よく使うために、指示や命令を最適化するスキルのことです。生成AIは、命令（プロンプト）によって、コンテンツの質が大きく異なるため、より適切なものを入力するスキルが求められます。今回は実践できる例文を5つ紹介したいと思います。

効果的なプロンプト
対話型のAIでは、単に質問や指示を入力するのではなく、対話しながら命令や指示を入力することで、回答の精度を徐々に高めていくこともできます。効果的なプロンプトを設計できるエンジニアを「プロンプトエンジニア」と呼び、AIに関する新しい職種として注目されています。

プロンプトの要素

以下引用

プロンプトエンジニアリングとは？ChatGPTで代表的な12個のプロンプトを実演！ | DXを推進するAIポータルメディア「AIsmiley」

• 指示（Instruction）：実行する特定のタスクや命令

• 背景（Context）：出力の質を高めるための追加の情報や文脈

• 入力データ（Input Data）：AIに応答を求める入力や質問

• 出力形式/出力指示子（Output Indicator）：出力してほしい形やフォーマット

これらの要素を踏まえて適切なプロンプトを作成することが求められています。

プロンプトの型
・指示をする
指示はプロンプトの最初に配置し、「###」のような明確な区切り記号を使うことが有効です。

・zero-shot prompting
このプロンプトではモデルに与えずに直接回答を求めるやり方です。

・few-shot prompting
以下の例では、フォーマットには一貫性がないものの、モデルは正しいラベルを予測しています。さらなる実験により、新しいGPTモデルがランダムなフォーマットに対してさらにしっかり答えれるようになるでしょう。

他にも型はたくさんありますがすべてに言えることは、ただ質問や指示を出すのではなく、しっかりとした条件のプロンプトの作成をすることが大切です。

ここからは例をあげてみます
・テキスト要約
最も有望な応用の1つは、記事やコンセプトを簡単で読みやすい要約にまとめる能力です。プロンプトを使用して基本的な要約を試してみます。
「A:」は質問応答で使用される明示的なプロンプトフォーマットです。モデルにさらに情報が必要であることを伝えるために使用しました。

・ReAct
「推論」と「行動」を組み合わせて、タスクを遂行するための手法です。「Reasoning」と「Acting」を組み合わせてReActと名付けられています。
シンプルなプロンプトを用いて推論をすると、具体的な行動の例を出力してくれます。「推論」と「行動」を交互に実行することで、高精度な計画の作成、調整ができるようになります。

プロントの形として
［質問または指示
Thought:
Action:
Observation:］
がよく使われます。

・質疑応答
普段の会話のような自然なやり取りで質問をすると返答してくれます。
「なぜ世界にはたくさんの言語があるのか」質問すると

・文章作成
ChatGPTに、完全な文章でないにせよある程度の形を作成してもらうことで、効率良く作成することができます。ビジネスメールだけでなく、一般的な文章やプライベートメールでも使えます。

・テキスト翻訳
英語の翻訳の精度はかなり高いですし、他の言語でも翻訳ができます。日本語の修正は少し必要ですが、クオリティは高いでしょう。

このように使い方はたくさんあり、用途に応じて活用すれば時間短縮にもなるでしょう。プロンプト作成のコツは、指示と文章を明確にして、詳細な条件を細かく書くことです。また、条件を追加することで、求める回答に近づけることができるでしょう。