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【保存版】今日から使える！生成AIを最大限に活用するプロンプトの裏技

ゆず檸檬

生成AIの活用法を知りたいけど、何から始めればいいかわからない方へ。この記事では、AIに的確な指示を出し、業務の生産性を劇的に向上させるための『プロンプトエンジニアリング』技法を8つ紹介します。各技法の具体的な効果と実生活での活用法を解説することで、誰でもすぐにAIを使いこなせるようになります。これを読めば、AIを使った仕事術が今すぐにでも実践できるようになり、AIが単なるツール以上の存在に変わります。

目次

1. プロンプトエンジニアリングとは？

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに的確な指示を与え、望む結果を引き出すための技法です。AIに「これをやって」と単に指示するだけではなく、その指示内容を工夫することで、より良い結果が得られます。これは、まるでAIを料理するシェフのようなもの。レシピ（指示）が適切であれば、AIから最高の料理（結果）が引き出されるのです。

プロンプトとはレシピである

2. 思考の道筋を立てる「Chain of Thought」

「Chain of Thought（思考の連鎖）」とは、AIに答えを一発で出させるのではなく、その答えに至るまでの思考プロセスを誘導する技法です。

例えば、あなたが新しいプロジェクトの提案を考えているとしましょう。AIに「どうすればこのプロジェクトが成功するか？」と質問するのではなく、まず「このプロジェクトの目的は何か？」、次に「その目的を達成するためにはどんな手段が考えられるか？」と段階的に質問します。こうすることで、AIは単なる答えではなく、思考のプロセス全体を提示してくれます。これにより、あなた自身もプロジェクトの全体像をより深く理解しやすくなるのです。

具体例: 日常生活でも使えるこの技法を、例えば家族旅行の計画で活用してみましょう。「家族全員が楽しめる旅行先はどこ？」とAIに聞く代わりに、「まず家族それぞれの好みは何か？」、「予算はどれくらいか？」、「過去に楽しかった旅行先はどこか？」と順を追って考えさせることで、家族全員が満足できる旅行プランが浮かび上がってきます。

3. 常識を超えたアイデアを引き出す「Common Belief and」

「Common Belief and（一般論と）」は、AIにまず一般的な知識や常識を出させ、その上でその常識を超えたアイデアを引き出す技法です。

例えば、「成功するために重要な要素は？」と聞くと、AIは一般的な答えとして「努力」、「継続」、「目標設定」といったものを出してくるでしょう。しかし、それだけでは新しい視点が生まれません。そこで、「それに加えて、他に何があるか？」、「これらの要素以外に、もっと革新的な方法は？」と問いかけます。すると、AIは一般論を踏まえつつ、新しいアイデアや視点を提案してくれるでしょう。

具体例: 例えば、職場で新しい商品を考案するとき、この技法を使ってみてください。最初に「成功している商品はどのような特徴を持っているか？」とAIに聞き、その後に「それに加えて、この市場でまだ見つかっていないニーズは？」と尋ねることで、競合他社にはない独自の商品アイデアが生まれるかもしれません。

4. AIの知識を活かす「Generated Knowledge Prompting」

「Generated Knowledge Prompting（生成された知識の活用）」は、まずAIに知識を出させ、その知識を基にさらに具体的な指示を出す技法です。

例えば、「効果的なキャッチコピーの特徴は？」とAIに尋ねた後、その答えを参考にして「じゃあ、この新製品のキャッチコピーを考えてみて」と具体的な依頼をします。これにより、AIは自身の知識を踏まえて、より適切な提案を行えるようになります。

具体例: この技法は、例えば家庭での料理でも活用できます。「美味しいカレーを作るコツは？」とAIに聞き、その後に「じゃあ、そのコツを使って、今ある材料で作れるレシピを提案して」と依頼することで、冷蔵庫の余り物を活かした絶品カレーができるかもしれません。

5. ハルシネーションを防ぐ「Information Retrieval」

AIが誤った情報を生成してしまう現象を「ハルシネーション」と言います。この現象を防ぐために有効なのが、「Information Retrieval（情報の事前提供）」です。

例えば、「最近の市場トレンドについて教えて」とAIに尋ねるとき、あらかじめ信頼できるデータや資料を与えておくと、AIはそれに基づいてより正確な情報を提供してくれます。これにより、AIが誤った情報を生成するリスクが大幅に減ります。

具体例: たとえば、プレゼンテーションの準備をしているとき、「この市場の最新トレンドを教えて」とAIに聞くのではなく、事前に自分が収集したデータや信頼できる統計情報を渡してから、その情報を基にした提案を求めることで、より正確な資料作りが可能になります。

6. AIに自発的に質問させる「Proactive Prompting」

「Proactive Prompting（プロアクティブプロンプティング）」は、AIに自ら足りない情報を質問させる技法です。

例えば、新しい商品の開発アイデアをAIに考えさせる場合、「必要な情報があれば教えてください」と指示します。すると、AIは「この商品のターゲット層は？」、「予算は？」といった質問をしてきます。これにより、AIがより的確な提案を行えるようになります。

具体例: 家のリフォームを考えている場合、AIに「どのようなデザインがいいか？」と聞くのではなく、「必要な情報があれば教えて」と指示すると、「リフォームする部屋の大きさは？」、「予算は？」など、あなたが忘れていた重要なポイントをAIが聞き出してくれます。これにより、満足度の高いリフォームプランが生まれるでしょう。

7. 行動を通じて結果を導く「ReAct（Reasoning+Acting）」

「ReAct（Reasoning+Acting）」は、AIに推論を行わせ、その結果に基づいて具体的な行動を指示する技法です。

例えば、プロジェクトの成功可能性をAIに評価させ、その結果を基に次のステップを指示するという方法です。これにより、AIが単に結論を出すだけでなく、その結論に至るプロセスを踏まえた実践的なアドバイスが得られます。

具体例: たとえば、子供の進学について相談する際、「この学校が子供に合っているか？」とAIに聞き、その後に「じゃあ、その結果を基にして他にどんな学校が合うかリストアップして」と依頼することで、より具体的な学校選びのアドバイスが得られます。

8. 点数評価でAIを鍛える「Score Anchoring」と「Virtual Parameter」

「Score Anchoring（スコアアンカリング）」と「Virtual Parameter（バーチャルパラメータ）」は、AIに対して点数や基準を設定し、それに基づいて回答を導く技法です。

例えば、「この提案は60点だとすると、100点の提案はどんなものになるか？」とAIに問いかけると、AIはその差を埋めるためのアイデアを出してきます。これにより、AIのアウトプットが一層洗練されたものになるでしょう。

「Score Anchoring（スコアアンカリング）」と「Virtual Parameter（バーチャルパラメータ）」は、AIに対して点数や基準を設定し、それに基づいて回答を導く技法です。

例えば、「この提案は60点だとすると、100点の提案はどんなものになるか？」とAIに問いかけると、AIはその差を埋めるためのアイデアを出してきます。これにより、AIのアウトプットが一層洗練されたものになるでしょう。

具体例: 仕事で提案書を作成しているとき、「この内容は70点だとすると、100点にするためにはどうすればいいか？」とAIに問いかけることで、具体的な改善点や追加アイデアを得られ、より完成度の高い提案書が仕上がります。

9. 最適なプランを選ばせる「Tree of Thought」

「Tree of Thought（思考の木）」は、複数のプランを検討させ、その中から最適な解決策を選ばせる技法です。

例えば、AIに「この問題を解決するための方法を3つ考えて」と指示し、その後に「その中で最も効果的な方法はどれか？」と選ばせます。これにより、AIが幅広い視点から最適な選択を導き出せるようになります。

具体例: 新しい商品戦略を立てる際に、AIに「市場拡大のための戦略を3つ考えて」と依頼し、その後に「その中で一番効果的なのはどれか？」と問いかけることで、最も実現可能で効果的な戦略を選び出すことができます。

10. まとめ：生成AIを使いこなすために

今回紹介したプロンプトエンジニアリングの技法は、生成AIを効果的に活用するための重要なツールです。それぞれの技法を適切に使い分けることで、AIから得られるアウトプットの質を大幅に向上させることができます。特に、日常業務やプライベートでAIを活用する際、これらの技法を取り入れることで、AIが単なるツール以上の存在となり、あなたのパートナーとして役立つことでしょう。

次回AIを使用する際には、ぜひこれらの技法を試してみてください。プロンプトエンジニアリングを駆使して、あなたのAI活用スキルを一段と高めましょう！

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参考文献

  1. Chain-of-Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
    Wei, J., et al. (2022). Chain-of-thought prompting enables large language models to solve challenging math problems and improve reasoning capabilities. arXiv preprint arXiv:2201.11903. https://arxiv.org/abs/2201.11903

  2. Prompt Design and Engineering: Introduction and Advanced Methods
    Apress, Berkeley, CA. (2024). This paper provides an overview of prompt engineering techniques, including advanced methods like Chain of Thought and Reflection. SpringerLink. https://link.springer.com/chapter/10.1007/979-8-8688-0205-8_8

  3. Generated Knowledge Prompting
    Liu, X., et al. (2022). This technique involves generating knowledge as part of the prompt to enhance the model's predictions, particularly in tasks requiring commonsense reasoning. Prompt Engineering Guide. https://www.promptingguide.ai/techniques/knowledge

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