Prompt Engineering: 定義、例、ヒントなどについての詳細

現代の検索エンジン結果ページ（SERPs）やソーシャルメディアがコンテンツ、独自の意見、ジェネラティブAIに関する考察で溢れている中、Prompt Engineeringという言葉を何度か聞いたことがあるかもしれません。そして、ジェネラティブAIの最大限の利用を得るためには、これは非常に重要な概念です。しかし、Prompt Engineeringのクラッシュコースにサインアップする前に、またはPrompt Engineerを雇う前に、Prompt Engineeringとは何か、そしてそれがどのようにしてAIコンテンツ生成ツールを最大限に活用するのに役立つのかについて掘り下げてみましょう。

1.Prompt Engineeringとは？

Prompt Engineeringは、AIコンテンツ生成ツールや大規模言語モデル（LLMs）を効果的に使用するためにプロンプトを作成、テスト、および洗練させるプロセスです。

ChatGPT、Google Bard、Bing、Claude.aiなどのジェネラティブAIツールは、迅速にコンテンツを生成するのに優れていますが、欠点としてこれらのツールは不正確な情報、時代遅れの情報、または関連性のない情報を提供することがあります。

本質的には、Prompt EngineeringはジェネラティブAIツールから望ましい結果を得るための最も効果的な単語の組み合わせを見つけるプロセスです。実際、私たちは毎日自分の意図を伝えるために正しい単語の組み合わせを見つけようとします。例えば、「最高のデスクチェアは何ですか？」と誰かに尋ねることができますが、デスクチェアで好みが何かやいくらまで支払えるかといった文脈がない場合、その人はおそらく曖昧で主観的な回答をします。この場合、ChatGPTや他のツールと同様に、最も有益な回答を得るためにはもう少し具体的になると役立ちます。

2.Prompt Engineeringの重要性はなぜ？

Prompt Engineeringは、ジェネラティブAIを効率的に使用し、最終的にはそれから最大限の成果を得るのに役立ちます。はい、ジェネラティブAIは多くの手作業のタスクを大幅に高速化しましたが、AIから望ましい結果を得るために徹底的な改訂や完全な書き直しが必要ならば、本当に時間を節約していると言えるでしょうか？

Prompt Engineeringはまた、AIコンテンツ生成プロセスをよりスケーラブルにし、結果の品質とトーンの一貫性を時間とともに向上させる可能性があります。ChatGPTにプロンプトを入力してまさに求めていた結果を得た場合、そのプロンプトを専用のプロンプトライブラリに保存して将来自分自身やチームメンバーが使用できるようにすることができます。

3.AIコンテンツ生成ツールはどのように動作するか？

終末の予言者によって伝えられた通り、AIコンテンツ生成ツールやLLMsは考えることはできません。ジェネラティブAIツールはLLMsによって動作し、これは完全に意識を持って自ら考えて話す完全なるロボットではありません。

基本的に、LLMsはインターネット全体から数十億のコンテンツを取り込み、そこから情報の膨大な履歴に基づいて次にどの単語が続くかを予測します。例えば、ChatGPTに物語を語ってもらうように頼むと、「昔々」というフレーズで始まる可能性が高いのは、そのフレーズで物語が始まる確率が高いという過去のコンテンツに基づいています。

4.Prompt Engineeringを行う際の重要な要素

AIプロンプトの構成要素と、各タスクごとに最も効果的なプロンプトを作成するためのいくつかのテクニックを見ていきましょう。

Prompt Engineeringを行う際の重要な要素

4.1.プロンプトの要素

表面上では、プロンプトはAIに何を行うかを伝えるだけのもののように見えるかもしれません。これはデータの整理、コンテンツの作成、画像の生成、または研究のサポートなど、AIに何を行うかを指示することに関する重要な要素の1つです。しかし、これは重要な要素のうちの1つであり、プロンプトエンジニアリングを行う際に考慮すべき4つの主要な側面のうちの1つに過ぎません。

指示（Instructions）:
これはモデルに何かを実行するように指示するステートメントです。指示が具体的であるほど、結果は通常良好です。

コンテキスト（Context）:
これはあなたの要求のなぜに関するものです。これにはコンテンツのターゲットオーディエンス、あるキャンペーンの一部であるものの詳細、または必要な形式などが含まれる可能性があります。

入力データ（Input Data）:
あなたの要求のコンテキストに関連する入力データは、モデルが直接読み取り、作業の基礎となります。

出力指示子（Output Indicators）:
これは作業がどのように完成するかを示すための形式や構造、例えば特定の単語数、順序などを含むことができます。

4.2. 強力なAIプロンプトの要素

AIコンテンツ生成において強力なプロンプトを作成するための実際の戦略について見ていきましょう。

試行錯誤（Trial and Error）:
これがプロンプトエンジニアリングの核心です。プロンプトを投入し、結果を見て、プロンプトを変更し、新しい結果を評価します。シンプルに保ち、試してみて、どこに向かうかを見てください。

異なるAIツールを試す（Experiment with Different AI Tools）:
時には、ジェネラティブAIの可能性に圧倒されて、質問をどのように始めればよいかわからないことがあります。これが他の人々にうまく機能したものを見てみると役立ちます。

問題の定式化（Problem Formulation）:
問題を最も単純な形に記述することを意味します。ChatGPTなどのジェネラティブAIはメタ記述のボックスを確認するのに優れていますが、なぜメタ記述が必要なのかを理解していないかもしれません。

例を提供する（Provide Examples）:
より具体的なリクエストの場合、結果を得るための手がかりとして望ましい結果の例を提供することが役立ちます。

プロンプトプライミング（Prompt Priming）:
プロンプトプライミングは、AIツールがトピックに対する理解の基盤を築くことを指します。例えば、P2Pメールのコピーを作成するようにChatGPTに頼む前に、まずP2Pメールがどのようにユニークかを尋ねてみましょう。

プロンプトエンジニアリングツールの使用（Use Prompting Tools）:
他のAIパワーユーザーから効果的なプロンプトをクラウドソーシングしてまとめたツールを使用すると、プロンプトライブラリに迅速にジャンプし、AIコンテンツの生成にブーストをかけることができます。

5.「プロンプト」を作成するときに避けるべきこと

情報の過多 (曖昧): 情報が多すぎると結果の精度が低下する可能性があるため、提供しすぎることは避けてください。
自由形式の質問: 曖昧で不正確な質問は避けてください。 これにより、不正確で有用性の低い結果が得られる可能性があります。
不必要なリスクの使用：「プロンプトエンジニアリング」における不必要なリスクの使用を制限します。 これは、結果の精度と信頼性を維持するのに役立ちます。

6.結論と今後

このように、「プロンプトエンジニアリング」は単なる手法ではなく、芸術であり科学でもあります。 効果的なプロンプトを作成する方法を理解すると、人工知能の創造性と柔軟性を高めることができます。 これにより、潜在的なアプリケーションの新しい世界が開かれ、AI コミュニティに大きな利益がもたらされます。 今日の世界で人工知能の力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」を探求し、適用します。 AI コンテンツ作成ツールから最高の結果を得るために、ここで共有したヒントと戦略を適用することを忘れないでください。

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参考リンク: https://miichisoft.com/what-is-prompt-engineering-introducing-best-practices-for-2024/