ちょっと高度に使ってみよう。プロンプトエンジニアリングの世界：AI活用の最前線

はじめに

こんにちはpositive_aiです！近年、AI技術の急速な進歩により、私たちはこれまでにない方法でAIと対話できるようになりました。その中心にあるのが「プロンプトエンジニアリング」です。本記事では、最先端のプロンプトエンジニアリング技術について詳しく解説します。

1. Chain-of-Thought（CoT）：AIに思考プロセスを教える

Chain-of-Thoughtは、AIに段階的な思考プロセスを示させる手法です。
複雑な問題解決に特に効果的です。

例えば、次の問題を考えてみましょう：

問題：商店街にある5つの店で、それぞれ3個、7個、4個、2個、6個のりんごを売っています。
全店舗のりんごの合計数は？そのうち、4個以上りんごを売っている店の数は？

ステップ1: 各店のりんご数をリストアップする
- 店1: 3個
- 店2: 7個
- 店3: 4個
- 店4: 2個
- 店5: 6個

ステップ2: 全店舗のりんごの合計を計算する
3 + 7 + 4 + 2 + 6 = 22個

ステップ3: 4個以上りんごを売っている店を数える
- 7個（店2）: 4個以上
- 4個（店3）: 4個以上
- 6個（店5）: 4個以上
合計3店舗

答え：全店舗のりんごの合計は22個で、4個以上りんごを売っている店の数は3店舗です。

このように、AIに思考プロセスを明示させることで、複雑な問題でも正確な解答を導き出すことができます。

2. Few-Shot学習：少数の例から学ぶ

Few-Shot学習は、AIに少数の例を示すことで、特定のタスクのパターンを学習させる手法です。

例：動物の鳴き声を分類する

入力: 猫
出力: ニャー

入力: 犬
出力: ワン

入力: 牛
出力: モー

入力: 羊
出力:

この例では、AIは「羊」に対して「メー」と回答することが期待されます。Few-Shot学習により、AIは少数の例から一般的なパターンを学び、新しい入力に対して適切な回答を生成できるようになります。

3. Zero-Shot学習：例なしで理解する

Zero-Shot学習は、事前の例示なしで直接タスクを実行する能力です。