AIの回答が激変! AIが喜ぶプロンプトエンジニアリング入門
こんにちは、ai sakuraです。ここ数カ月で急速に浸透してきた生成AIや大規模言語モデルのニュースを見ていると、「これ、ちょっと触ってみたいな」「私でも使いこなせるの?」と胸がドキドキしてきます。
実際に試してみると、普通に会話するように文章を生成してくれるのは衝撃的。ただ、一度や二度使ってみた程度だと、なかなか自分の欲しい回答を引き出せないことも多いんですよね。
そこで私は「プロンプトエンジニアリング」という言葉を知りました。要するに、AIに指示(プロンプト)を出すときに、どんな入力をすれば期待どおりのアウトプットが返ってくるのかを設計していくスキルのこと。
最近はこのプロンプトエンジニアリングがビジネスシーンでも注目されているらしく、私も一念発起して勉強し始めているところです。
今回の記事では、私が学んだプロンプトエンジニアリングの代表的な手法をまとめながら、どう使っていけばいいのか考えてみました。
なぜプロンプトエンジニアリングが大切?
生成AIは魔法のツールではないので、雑に指示すると曖昧な答えが返ってくることがあります。「〇〇について教えて」とだけ言っても、まるであさっての方向に行ってしまうことも。
そんなときに使えるのがプロンプトエンジニアリングです。たとえば「どのような形式で答えてほしいか」「どんな背景があるか」「どのぐらいの文字量にするか」を具体的に伝えると、途端にアウトプットの質がグッと上がるんです。
代表的なプロンプトの作り方5選
ゼロショットプロンプト
前置きなしでいきなり質問する手法。基本的な知識確認に便利です。例としては「地球が太陽を一周するのにかかる時間は?」のような感じ。付加情報がいらないシンプルな質問はゼロショットで十分なんです。フューショットプロンプト
例文をいくつか提示して、その形式に倣って回答させる手法です。商品のレビューやレポートをまとめるなど、フォーマットが決まっている仕事に相性抜群です。「こんなイメージでまとめてくださいね」と見せるだけで、しっかり型にはまった回答が返ってきます。連鎖思考プロンプト
いわゆる「ステップバイステップで考えてね」とAIに伝える方法。複雑な数学の問題など、順番に考えさせたい場面で頼りになります。「最初にこの値を計算して、次にこう組み合わせて…」と手順を明示すると、AIも論理的に答えてくれます。自己改善プロンプト
一度出た回答に対して「もっとこうして」「もう少し分かりやすく修正して」など、改善を繰り返す方法です。文章を少しずつ良くしていきたいときや、プレゼン資料をブラッシュアップしたいときに便利。ざっくり書いたのちに、追い指示で整えていくイメージですね。思考ツリープロンプト
特定のテーマを細かい要素に分解し、ツリー状に検討していくやり方。市場調査や新規ビジネス立ち上げの際など、多角的に分析したいときに役立ちます。「まずターゲット層の整理、次に競合分析、最後に差別化ポイント」といった形で段階的に指示すれば、AIも要点をきちんと拾い上げてくれます。
プロンプトを活かすと何が変わる?
こういった手法を知っていると、AIに投げる言葉が変わります。結果、得られる回答もまるで違うものに。
たとえば社内の業務効率化を考えるときでも、「ただレポートを作って」ではなく、「箇条書き形式で、5項目に分けて作って。タイトルは〜でまとめて」といった具合に細かく指示できるようになります。すると、ほぼ一発で欲しい形が整って出てくるので、試行錯誤の手間もぐっと減ります。
■ 私が大切だと思うポイント
指示を明確にする
AIに与える背景情報(コンテキスト)をしっかり提示する
最終的な出力の形式やトーンまで指定する
不足があればリライトを依頼する
こうした小さな工夫の積み重ねが、AIとの「対話」品質を大きく左右します。
■ これからの展望
最近では、プロンプト自体を自動生成してしまうツールも出てきていて、さらに画像や音声などテキスト以外のマルチモーダルAIが注目されています。ユーザー一人ひとりに合った回答を自動で作り出すパーソナライズ技術も盛り上がりそうなので、今後はより一層「AIに正しく伝える力」が重要になってくるはずです。
私自身は現在、.Ai カレッジで基本的なプロンプト設計の勉強を続けています。まだ完璧には使いこなせていませんが、少しずつ成果が出はじめていてワクワクが止まりません。
ビジネスにも、趣味の海外旅行プラン作りにも、大いに活かせる可能性があるので、ぜひ皆さんも試してみてください。
最後まで読んでくれてありがとうございました。これからも、AIの可能性を探求しながら勉強したことをアウトプットしていきたいと思います。