生成AIの性能を上げるには？必要なスキルとポイント
生成AIの性能は、実は普通のアプリと同じように、様々な要素が絡み合って決まります。特にプロンプト（AIへの指示）が重要で、その出来栄えが結果に直結します。まるでアプリの操作方法を覚えるように、プロンプトを使いこなすスキルが求められます。
生成AIの性能を決める5つの要素
プロンプトの質: 的確で具体的な指示を出すほど、AIは期待通りの結果を出してくれます。
ハイパーパラメータ: モデルの学習設定のようなもの。既に学習済みのモデルを使う場合、調整は難しいことが多いですが、初期設定が良ければ大きな問題にはなりません。
LLMの性能: AIモデル自体の性能。学習データの量やモデルの構造、計算資源によって左右されます。高性能なLLMは、より自然で正確なテキストを生成します。
RAG/LC-LLM: 外部データを使ったり、長い文章を理解する技術。より豊富で関連性の高い情報を生成AIが扱えるようにします。
学習データの質: AIは学習データで育つので、データの質が悪いと、生成結果も悪くなります。偏りや間違いのないデータを使うことが重要です。
生成AIを使いこなすために必要なスキル
データ分析力: データの傾向やパターンを読み解き、効果的なプロンプトを作るために必要です。
プログラミングスキル (Pythonなど): AIをカスタマイズしたり、特定のタスクに合わせたりする際に役立ちます。特に機械学習やデータ処理の知識があると良いです。
言語能力: プロンプトは自然言語で書くので、的確な表現力が必要です。AIに意図を正しく伝えられるかが重要です。
AIモデルの知識: AIの得意・不得意を理解することで、出力結果を正しく評価し、誤情報の拡散を防げます。
さらにプラスαで役立つスキル
フィードバックの活用: 生成結果を評価し、改善していくための仕組み作りが重要です。
倫理観: AIのバイアスやプライバシー問題、誤情報拡散など、倫理的な問題への理解と対策が必要です。
UI/UXデザイン力: AIを使ったシステムのインターフェースを設計・改善するスキルは、ユーザー体験の向上に繋がります。
プロンプトエンジニアと生成AIエンジニア
冒頭で少し触れられていた「プロンプトエンジニア」と「生成AIエンジニア」の違いですが、今回の内容で言うと、プロンプトエンジニアは主にプロンプト作成やデータ分析、言語能力といったスキルを重視する役割、生成AIエンジニアはプログラミングスキルやモデルの知識、倫理観といった、より技術的な側面を担う役割と言えそうです。もちろん、両方のスキルを兼ね備えたエンジニアも必要とされています。