プロンプトエンジニアリングの重要性
AIの性能を最大限に引き出すプロンプト設計技術です。効率的なAI活用の鍵となります。
by 新井良直（ITコーディネータ沖縄）
プロンプトエンジニアリングの定義と目的
正確な回答
AIが正確で有用な回答を提供するための技術です。
効率向上
業務効率を大幅に向上させます。
応答の質
適切なプロンプトにより、AIの応答の質が改善されます。
明確かつ具体的な指示の重要性
1
明確な指示
AIの応答の質を左右します。
2
具体的な例
「AIに関する面白いブログ記事を書いて」より具体的な指示が効果的です。
3
詳細な指示
「10年後のAIと人間の共存に関して、楽観的・悲観的見解を考慮し、1000文字で書いて」のような指示が有効です。
回答例の提示と役割の指定
回答例の提示
期待する回答の具体例を示すことで、AIが類似の応答を生成します。フォーマットやスタイルを指定することで、期待通りの結果を得やすくなります。
役割の指定
AIに特定の役割を与えることで、期待される応答の方向性を明確にします。専門家や教師などの役割を指定することで、より的確な回答が得られます。
構造化プロンプトの活用
1
マークダウン記法
階層的に情報を整理し、AIの理解を促進します。
2
XMLタグの利用
データを構造化して表現し、柔軟性の高い指示が可能です。
3
統一された出力
正確で一貫した答えが得られます。
連鎖プロンプトと出力フォーマットの指定
連鎖プロンプト
複雑なタスクを段階的に指示する手法です。各ステップごとに指示を出すことで、タスクが明確に整理されます。
出力フォーマットの指定
出力形式を指定することで、期待される結果を得やすくなります。例えば、営業日報の取りまとめや特定のフォーマットでの回答を求めることができます。
質問とフィードバックによるチューニング
質問の活用
「わからないことがあれば、私に質問してください。」を追加することで、AIとの対話を促進します。
フィードバック
AIの回答に点数や評価を与えることで、次の回答の質を向上させます。
継続的改善
質問とフィードバックを繰り返すことで、AIの応答精度が向上します。
思考ステップの明確化
1
問題の理解
与えられた問題を正確に把握します。
2
仮定の設定
問題解決に必要な仮定を立てます。
3
解法の選択
適切な解決方法を選びます。
4
計算過程
詳細な計算過程を示します。