生成AIをうまくつかうための効果的なプロンプト：Google AI Essentials資格を取得（中編）

先日、Google AI Essentialsという資格を取得。

この資格取得を通して、生成AIをより効果的に活用するためのさまざまな知識やスキルを学ぶことができました。

今回は、全5つのモジュールのなかから、モジュール3「プロンプトエンジニアリング」で学んだ3つの視点を、ご紹介。（前半はこちら）

プロンプトとは、AIモデルに対して、どのような出力を生成してほしいかを指示するテキスト入力のことです。

このプロンプトの作り方一つで、生成される結果が大きく変わってきます。

1. 具体的な指示

まず一つ目に、生成AIに対して「具体的に何をさせたいのか？」を明確に指示することが重要です。

たとえば、「文章を作成せよ」「要約せよ」「分類せよ」「翻訳せよ」など、具体的な指示をプロンプトに含めることで、より目的を達成しやすい出力を得ることができます。

2. プロンプトの改善

次に重要なのは、生成された出力を見て、プロンプトを改善していくことです。

最初のプロンプトで満足のいく結果が得られなかった場合は、プロンプトの言葉を少し変えてみたり、追加の情報を加えてみたりすることで、より良い結果を得られるように試してみましょう。

3. プロンプトのテクニック

a. Few-shot プロンプティング

Few-shotプロンプティングとは、プロンプトの中で 2 つ以上の例を示すテクニック。

プロンプトに文脈や例を追加することで、AIモデルのパフォーマンスを向上させることができます。

（どうやらAI界隈では「例」のことを「Shot」と呼ぶそうです）

たとえば、「スケートボードの商品説明を一文で書いてください。製品を説明する2つの形容詞を含めてください。」というプロンプトに、

「自転車は『おしゃれ』で『頑丈』、ローラーブレードは『スムーズ』で『スタイリッシュ』です。」

という例を追加することで、AIモデルは回答を生成する際に、これらの例を参考に、より適切な表現を選ぶことができます。

b. Chain-of-Thought (CoT) プロンプティング

Chain-of-Thought（思考の連鎖） プロンプティングとは、論理的思考のプロセスを説明するよう要求するテクニックです。

たとえば、以下のような文言をプロンプトに加えます。

• 「問題を段階的に（step-by-step で）解決してください」

• 「答えを決定するための各ステップを説明してください」

具体的には、数学の問題を解く場合、CoTプロンプティングを用いることで、AIモデルは単に答えを出すだけでなく、その答えに至るまでの思考過程を説明できます。

ほかには、購入の判断、販売データの分析、顧客要件に基づく製品のレコメンドを行う際にもこのプロンプトが有効です。

c. AIに、AIが出した出力に対して判断をさせる

AIが出した出力に対して、さらに「この回答は曖昧ですか？」など、「AIが出した出力に対して」追加の質問をします。

答えが「はい」ならば、その回答を破棄します。

そして、もうちょっと考えてもらうようすると、より正確な回答を引き出すことができます。

AIモデルは、人間のフィードバックを通じて学習していくため、このテクニックは、AIモデルの性能を向上させる上で非常に有効です。

おまけ：Google AI Studio

このコースでは、GeminiではなくGoogle AI Studioの使い方を学びました。

Google AI Studioは、Googleが提供する機械学習プラットフォームで、このプラットフォームを利用することで、より簡単にAIモデルを開発できます。

さわりの使い方しか学んでおらず、今のところGeminiと使い方は変わりませんが、いろいろな使い方の例も出ているので、もっと深掘りしたいと思います。

Google AI Studioをつかって、課題をこなした様子。これを使いこなせたら、すごいことになりそうな予感。

まとめ

今回は、Google AI Essentials資格を取得して学んだ、プロンプトエンジニアリングの3つの視点について解説しました。

プロンプトの作り方一つで、生成される結果が大きく変わるため、さまざまなテクニックを試して、自分にとって最適なプロンプトを見つけていきたいです。

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