【有料note向け特別寄稿】「Forget Prompting Engineering. Try this」が示す、AIとの“新しい対話”のかたち

要約

1. 記事の主張と背景

• 従来、AIやチャットボットに正確な指示を与える「プロンプトエンジニアリング」は、多大な労力をかけて指示内容を緻密に設計することが重要とされてきた。

• 一方、「Forget Prompting Engineering. Try this」（以下「Forget PE」）という考え方は、「細かな指示設計に縛られず、シンプルなアプローチから始めてAIとの対話を積み重ねよう」という提案。

2. 従来のプロンプトエンジニアリングとは

• ゴールや制約、使用ルールを詳細に定義し、AIが誤った出力をしないようプロンプトを作り込む手法。

• 高い正確性や再現性を求められる業務（法務・医療・大規模システムなど）では必須となる。

3. 「Forget PE」が提唱するシンプルな方法

• 最小限の指示だけでAIにまず応答させ、追加の指示や修正を後から小出しにしていく。

• 想定外の回答が出ても、それを新しい発想のきっかけとして活かす。

• AIを“共同作業者”として扱い、柔軟にアイデアを引き出すことを重視。

4. メリットとデメリット

• メリット:

  • プロンプト作成コストの削減

  • 意外性のある回答を拾いやすい

  • AI初心者でも導入しやすい

• デメリット:

  • 回答精度のブレが大きく、再現性が低い

  • 厳格さが求められる現場には不向き

  • やり取りの回数が増え、調整に時間がかかる可能性も

5. 今後のAI進化への影響

• 進化したLLMはユーザーの大まかな指示からでも文脈を推測し、比較的正確な回答を得られる。

• 一方で、正確性や安全性が極めて重要な分野では、細かいプロンプト設計が依然として必要。

• 結果的に、シンプルな対話型アプローチと従来型のプロンプトエンジニアリングが共存していく。

6. 組織やチームへの導入

• 小規模・リスクの低いタスク（アイデア出しやブレストなど）から開始。

• 成功事例を共有し、文化や雰囲気を作る。

• クリエイティブ用途や情報収集では「Forget PE」が有効だが、再現性や正確性が必要な業務では、従来手法を併用する。

7. まとめ

• 「Forget PE」はプロンプトエンジニアリングの価値を否定するものではなく、AIとの対話を見直すきっかけを与える。

• 今後はユーザーの目的やリスク許容度に応じて、シンプルなアプローチと従来のプロンプトエンジニアリングを併用する柔軟性が重要。

• AIがさらに進化すれば、モデルからの“聞き返し”やハイブリッド型の対話が進み、より多様な活用シナリオが広がると考えられる。

---

有料記事として「Forget Prompting Engineering. Try this」を購入するメリットを整理すると、以下のようなポイントがあります。

1. 従来のプロンプトエンジニアリングとの“使い分け”が理解できる

   • 記事内では、厳密なプロンプト設計が必要なケースと、シンプルなアプローチで対応できるケースの違いを詳しく解説しています。現場や目的に応じた“使いどころ”を明確に把握できるため、自社や自身のタスクに落とし込みやすくなります。

2. AIの進化と今後の展望に関する知見が深まる

   • 最新の大規模言語モデルでは、ユーザー側が少し曖昧な指示を与えても高度な推測が可能になりつつある点など、テクノロジーの進化動向を把握できます。AIが今後どう発展し得るのか、具体的に想像するヒントが得られます。

3. 新たなアイデア創出やブレーンストーミングに活かせる

   • 「シンプルな問いかけ」を重視するアプローチは、クリエイティブなアイデア出しに適しています。記事を読むことで、チームや個人のブレーンストーミングにAIをスムーズに取り入れるコツがつかめます。

4. 実際に試すための具体的なステップを得られる

   • 記事では、どのように小規模導入するか、成功事例をどう共有すればいいかなど、組織やチームで実践するための流れを細かく提示しています。「まず何から始めれば良いのか」がハッキリわかるので、行動に移しやすいでしょう。

5. Q&A形式で要点がまとまっており、理解しやすい

   • 多角的な疑問や不安に対して回答が用意されているので、自分の状況やニーズに合わせてすぐに参照できます。長文の解説にもかかわらず、ポイントを押さえて読めるため、知識が整理しやすいです。

6. 柔軟な運用の指針が身につく

   • シンプルに始めながらも、必要に応じて従来のプロンプトエンジニアリング手法をミックスする“ハイブリッド運用”の重要性が解説されています。視野が広がり、AI活用の幅を拡張するきっかけになるはずです。

7. 自己投資・学習材料として高コスパ

   • この記事1本で、プロンプトエンジニアリングの基本から「Forget Prompting Engineering」の新しいアプローチまで、大きく知識がアップデートされます。自分のビジネスや学習環境でどのように取り入れられるか、すぐに応用できる知見を得られるでしょう。

---

これらのメリットから、「Forget Prompting Engineering. Try this」の有料記事は、AI活用における革新的な視点を得るための優れた投資となります。既存の知識をさらに進化させたい方、あるいは新しい切り口でAIとの対話を楽しみたい方にとって、大変有益な内容と言えるでしょう。

---

はじめに

近年、チャットボットや大規模言語モデル（LLM）を活用するうえで「プロンプトエンジニアリング」という言葉をよく耳にします。これは「モデルに与える指示（プロンプト）を巧みに設計・調整することで、より精度の高い回答やクリエイティブなアウトプットを得るための手法」です。

ただ、そんなプロンプトエンジニアリングが脚光を浴びる一方、「Forget Prompting Engineering. Try this」（以下、「Forget PE」）という挑戦的なメッセージが話題になる場面が増えてきました。これは簡単に言えば「細かい設計に頼りすぎず、もっとシンプルなアプローチからAIとの対話を始めてみよう」という考え方です。いわば“逆張り”とも言えるこの提案は、AI活用の世界に何をもたらすのでしょうか？

この記事では、Q&A形式で「Forget PE」が示す世界観を深掘りしながら、実務と創造の両面でどのように活用できるかを探っていきます。従来のプロンプトエンジニアリングとの対比や、リスクとベネフィットの両方に言及しつつ、長文ならではの踏み込んだ議論を展開していきます。ぜひ最後までお読みください。

---