第5回：プロンプトの改善方法

第5回：プロンプトの改善方法

これまでに、プロンプトエンジニアリングの基本ルールやAIの限界について学んできました。しかし、最初のプロンプトで必ずしも期待通りの応答が得られるわけではありません。今回は、AIからより質の高い応答を得るために、プロンプトを改善するテクニックを紹介します。

方法1：応答が曖昧なときは具体性を追加する

AIからの応答が抽象的で、具体的な情報が欠けている場合は、プロンプトにさらに詳細な指示を追加しましょう。具体的な条件や背景情報を付け加えることで、AIがより精度の高い回答を返しやすくなります。

例:

• 初回の質問：「DXのメリットを教えてください。」
• 改善後の質問：「中小企業がDXを導入する場合の具体的なメリットを、コスト削減、業務効率化、顧客満足度の観点から教えてください。」

改善後のプロンプトでは、特定の観点が示されているため、AIがそれに基づいた具体的な応答をしやすくなります。

方法2：質問を分割する

一度に複数の情報を求めると、AIの応答が冗長になり、情報の焦点がぼやけてしまうことがあります。複数のテーマがある場合は、質問を分割して個別に尋ねることで、より明確な答えが得られます。

例:

• 初回の質問：「生成AIの導入メリットとリスクについて教えてください。」
• 改善後の質問1：「生成AIの導入メリットについて教えてください。」
• 改善後の質問2：「生成AIの導入リスクについて教えてください。」

質問を分割することで、AIが各質問に対して集中して回答でき、より的確な情報が得られます。

方法3：期待する応答の形式を指定する

AIが返す応答の形式を指定することで、内容が整理され、必要な情報が明確になります。例えば、リスト形式や箇条書きでの回答を求めると、情報が見やすくなり、内容の理解が容易になります。

例:

• 初回の質問：「生成AIの活用方法を教えてください。」
• 改善後の質問：「生成AIの活用方法を3つ、箇条書きで教えてください。」

このように形式を指定することで、情報が整理され、読者にとってわかりやすい応答が得られやすくなります。

方法4：望まない応答を避けるために条件を追加する

AIが返す応答が広範囲にわたりすぎる場合、特定の条件をプロンプトに追加して望ましい方向に調整します。例えば、技術的な内容ではなく、一般的な説明を求める場合はその旨を伝えるとよいでしょう。

例:

• 初回の質問：「AIの活用法を教えてください。」
• 改善後の質問：「初心者向けに、AIの活用法をわかりやすく説明してください。」

このように「初心者向け」や「簡単に」といった条件を付け加えることで、より適切な回答が得られやすくなります。

方法5：AIの応答にフィードバックを与える

AIは直接的なフィードバックを理解することはできませんが、改善のための再質問を行うことで、精度を向上させることができます。具体的には、「もっと詳しく教えて」「別の観点で答えてほしい」といったフォローアップのプロンプトを活用する方法です。

例:

• 初回の応答が抽象的だった場合：「もっと具体例を挙げて教えてください。」
• 異なる視点を求めたい場合：「ビジネス目線からも教えてください。」

フィードバックをもとにAIに追加質問をすることで、より深い情報を引き出すことができます。

方法6：リフレーミング（言い換え）を行う

AIが期待通りの応答をしない場合、質問の言い回しを変えることで改善されることがあります。特に、曖昧な表現や長い文章をシンプルに言い換えると、AIが意図を理解しやすくなります。

例:

• 初回の質問：「生成AIが人材育成にどのように役立つか教えてください。」
• 改善後の質問：「生成AIを活用した人材育成の具体例を教えてください。」

リフレーミングにより、AIがより直接的で具体的な応答を返しやすくなります。

まとめ

プロンプトを改善する方法を理解することで、生成AIからより精度の高い応答を引き出せるようになります。具体性の追加、質問の分割、応答形式の指定、条件の追加、フィードバックの活用、リフレーミングといったテクニックを使って、AIに対する指示を調整し、目的に合った回答を得る確率を高めましょう。

次回は「専門的なプロンプトエンジニアリング」について解説します。特定の分野や業界に合わせたプロンプトの作り方を学び、AIをより高度に活用する方法を探っていきます。お楽しみに！



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