プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは、大規模言語モデル（LLM）や画像生成AIなどの生成系AIに対して、目的に沿った最適な出力を得るために、入力文（プロンプト）を工夫して設計・調整する技術や手法のことです。 生成AIは、その挙動が入力文に大きく依存するため、プロンプトの書き方ひとつで結果が大きく変わります。たとえばChatGPTでは、質問の表現や指示の順序を変えることで、回答の品質やスタイル、詳細度が大きく左右されます。 プロンプトエンジニアリングの主な目的は、以下のような「AIに望ましい振る舞いを促すこと」です： • 正確な情報を出力させる（例：「根拠も含めて説明してください」） • 特定の形式で出力させる（例：「JSON形式で返答してください」） • 想像力や創造性を引き出す（例：「子ども向けの絵本風にストーリーを書いてください」） • 逐次的な思考を促す（例：「一つずつ考えながら答えてください」＝思考の連鎖） プロンプトエンジニアリングの具体的な手法には以下があります： • Zero-shot Prompting：文脈や例を与えずに直接指示する • Few-shot Prompting：例示を含めたプロンプトを用いてモデルに期待する出力例を学習させる • Chain-of-Thought Prompting：思考のプロセスを記述させることで複雑な推論を可能にする • ReAct Prompting：推論（Reasoning）と行動（Acting）を組み合わせて、ツール利用や外部検索を伴う出力を導く プロンプトエンジニアリングは、生成AIを“使いこなすスキル”としてビジネスや開発現場での重要性が急速に高まっており、「プロンプトデザイナー」や「AI活用人材」の基礎スキルとしても注目されています。