プロンプトエンジニアリング入門｜初心者が必ず知っておくべき、生成AIの基本理解。
中小企業診断士のすずかです！
｢生成AIって便利そうだけど、難しく感じる｣
｢どこから始めればいいのかわからない…」
そんな風に感じたことはありませんか？
この記事では、生成AIの基礎、得意と苦手を初心者でも分かりやすく解説します。これを読めば、生成AIへの理解が深まり、効率的に活用するヒントが見つかるはずです！
●生成AIとは？まずは仕組みを理解しよう
生成AIは、膨大なデータを学習して、文章や画像、音楽などを「生成する」ことに特化したAIです。
ですが、ここで一つ覚えておいてほしいのが、生成AIは「ドラえもん」のように何でも答えてくれる完璧な存在ではないということ。
「ドラえもんがポケットから何でも取り出して問題を解決する」ような万能さを期待してしまうと、生成AIに対して大きな失望を感じることになりかねません。
生成AIが得意とするのは、「もっともらしい」答えを提供することです。この仕組みを理解することで、無理のない期待値を持ちながら、AIを最大限に活用できます。
有名なツールには、ChatGPTやClaude、Geminiなどがあります。
これらのAIは、以下のようなプロセスで動きます。
入力された情報をもとに、
膨大な学習データから、
「もっとも適切だと思われる」答えを生成する。
重要なのは、AIが「これが正しい」と確信を持って答えているわけではなく、「こう答えたら良さそう」と考えて出力している点です。この特性を知れば、「AIを信じすぎる」リスクを防ぎつつ、気軽に使いこなせるようになります！
●生成AIの「正しいイメージ」を持とう
「生成AIはドラえもんではない」と言われても、「じゃあ何なの？」と感じる方も多いはずです。
今の生成AIは、「社会人5年目の超優秀な部下」程度だとイメージすると分かりやすいです。
どういうことかというと。
的確な命令や指示を出せば、それに基づいた成果物を提出してくれる。
しかし、自分で状況を判断して動くことや、専門家レベルの知識を駆使して答えることはできない。
例えば、生成AIに以下のようなことを求めても、期待した成果を得るのは難しい場合があります。
状況を自ら判断して行動を決める
専門家レベルのアドバイスを求める
常に最新の情報を収集して正確な答えを出す
つまり、生成AIを使いこなすためには、利用者側がAIの「能力の限界」と「得意分野」をしっかり理解し、それに応じた命令を出すことが重要です。
●生成AIが得意なこと・苦手なこと
では、生成AIが具体的に何が得意で、何が苦手なのかを見ていきましょう。このポイントを知るだけで、AIとの付き合い方が格段に上手になります！
◎ 得意なこと
● プログラミングのサポート
PythonやJavaScriptなど、さまざまなプログラミング言語でコードを書いたり、エラーを見つけたりするのが得意です。初心者が基本コードを作成する際や、簡易な修正を加えるときに非常に便利です。
● 文章作成
ブログ記事、広告コピー、メール文面など、幅広いジャンルの文章を生成できます。特に、企画段階でのアイデア出しや、下書き作成に向いています。
● クリエイティブな創作
物語のプロット作成、キャラクターデザインのアイデア出し、詩や歌詞の生成など、発想力を求められるタスクも得意です。
● 翻訳
多言語翻訳に対応しており、簡単な翻訳や自然な表現をサポートします。ただし、高度な専門文書や文化的ニュアンスを含む翻訳には注意が必要です。
● 簡易なデータ分析
データの傾向や概要を把握するような作業が得意です。シンプルなグラフや表の作成もできます。
● ロールプレイ
営業や顧客対応、カウンセラー役など、様々な役割を演じることが可能です。練習やトレーニングのシミュレーションとして役立ちます。
✖ 苦手なこと
● 事実確認や最新情報の取得
生成AIは学習データに基づいて回答するため、最新情報や正確な事実確認が求められる場面には向いていません。リアルタイムのデータや更新情報が必要な場合には、人間によるチェックが不可欠です。
● 高度な専門知識の活用
医療や法律、エンジニアリングなどの専門分野では、表面的な知識は回答できても、深い洞察や信頼性の高い助言は難しいことが多いです。専門的な内容は、必ず人間の専門家が確認することが重要です。
● 複雑な推論や計算
単純な計算やロジックには対応できますが、複雑な数式や多段階の推論を要する問題には正確性が低下します。特に、条件が複雑に絡み合う課題には不向きです。
● 複数ステップの指示を正確に処理すること
一つのプロンプトに複雑な指示を含めると、生成AIは混乱することがあります。例えば、「いくつもの条件を設定した上で、それに応じて出力してほしい」といった内容は、部分的にしか対応できない場合が多いです。必要に応じて指示を分けるなどの工夫が必要です。
● 長期間の文脈保持
生成AIは、直前のやり取りには対応できますが、長期間にわたる会話や大量の文脈を正確に保持するのは苦手です。複数のメッセージを跨いだタスクでは、要点を繰り返し明示するのが効果的です。
● 感情理解や曖昧な指示への対応
人間のように感情やニュアンスを深く理解することは難しく、曖昧な命令や状況依存の指示には弱いです。具体的でわかりやすい指示を心がける必要があります。
●利用時の最大の注意点：「ハルシネーション」を理解する
生成AIを使う上で避けて通れないのが、「ハルシネーション」です。これは、AIが誤った情報や存在しない内容を生成してしまう現象を指します。初心者にも覚えておいてほしい重要なリスクです。
● なぜハルシネーションが起こるのか？
生成AIは膨大なデータを学習して、「もっともらしい答え」を生成しますが、そのデータに誤りが含まれていたり、文脈の推測を間違えたりすることがあります。また、「分からない」と回答する代わりに、それらしい内容を創作してしまう仕組みも原因です。
● ハルシネーションが問題になるケース
ハルシネーションは、特定のシチュエーションでは深刻な問題を引き起こす可能性があります。以下のような場合は特に注意が必要です。
ニュース記事やレポート作成
誤情報を含む記事を公開すると、信頼性を損ねるリスクがあります。顧客サポート
ユーザーに誤った回答をすると、クレームやトラブルに発展する可能性があります。議事録の生成
発言内容が誤って記録されると、意思決定に悪影響を及ぼす恐れがあります。
● ハルシネーションが活用できるケース
一方で、創造性が求められる場面では、ハルシネーションが役立つ場合もあります。
たとえば、
マーケティングアイデアのブレインストーミング
新しい視点を得るきっかけになります。予想外の発想が生まれることで、斬新な広告戦略や商品コンセプトが生まれることもあります。物語のプロット作成
多少の誤りや飛躍があっても、アイデアを広げる助けになります。特に、物語の伏線やキャラクター設定を考える際に便利です。
● ハルシネーション対策のコツ
ハルシネーションを完全に防ぐことは難しいですが、以下の方法を意識することで、そのリスクを大幅に低減できます。
事実確認を怠らない
生成された情報が正しいかどうか、必ず自分でチェックしましょう。特に、ニュースやレポートなど、正確性が求められる場面では必須です。具体的な指示を出す
曖昧なプロンプトを避け、より明確な指示をAIに伝えることで、ハルシネーションの発生を減らせます。
たとえば、「2023年の最新データに基づいて、日本のAI市場について説明して」といったプロンプトは、AIが過去のデータで回答しないようにするために重要です。試行錯誤を繰り返す
一度の出力に頼らず、複数回試して結果を比較しましょう。異なるプロンプトで質問し、整合性をチェックすることで、より正確な情報を得ることができます。
●プロンプトエンジニアリングのコツ
生成AIをうまく使いこなすためには、プロンプトが重要です。プロンプト作成の際は以下の点を押さえることが大切です。
具体的な指示を出す
× 「このテーマについて教えて」
○「2024年の生成AIの最新動向について、3つのポイントに分けて簡潔に説明して」条件やフォーマットを明示する
× 「レポートを書いて」
○「200文字以内で、箇条書きを使い、簡潔に要点をまとめて」ステップごとに指示を分ける
一度に複雑な指示を出すと、AIが混乱しやすくなります。段階的にプロンプトを作成し、部分ごとに調整しましょう。
●まとめ「生成AIを使いこなすために」
生成AIの得意・不得意を理解し、プロンプトエンジニアリングを実践することで、AIをより効果的に活用できます。
✅まずは小さなタスクから始める
✅得意な分野で使って成功体験を積む
✅苦手な分野では人間が補完する
「難しそう」と感じている方も、この記事を参考に、ぜひ一歩を踏み出してみてください！
ここまで読んでいただき、本当にありがとうございます！この記事を読んで「生成AIに挑戦してみよう！」と思えた方は、ぜひ♡ボタンと「フォロー」をよろしくお願いいたします。かわいいアニメキャラがお出迎えします！（たまにツンデレもいますよ）
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