「プロンプトエンジニアリングは今後どうなるの？」を最先端AIに聞いてみたの巻
どうも、発明家です。最近、XでGrok 2君に「私を一言で表すと？」って聞くのが流行っていまして、僕は発明家だってゆあれました。「天才」が良かったんですけどね。Grok 3に期待しましょう。(*´ω｀*)
さて、世界的にもうAIは一般化し、莫大な資金が投じられ続けていますが、どうやら「プロンプトエンジニアリング」がまだ一般に正しく理解されていないんじゃないかと感じています。特に日本では、そもそも「プロンプト」という言葉が通じない場面が多々あります…
なのでね、話題の最新AIモデルのテストも兼ねまして、「プロンプトエンジニアリングは今後どうなるのか？」というのを色んなAIに聞いてみました。自分の考えをしっかり述べることが出来るのかテストするため、今回あえて批判的なプロンプトを書いて使用しました。
AIモデルの性能が良過ぎるため、内容が難しかったり文章量が多かったりしますが、おヒマな時にでも気楽に読んでみて下さい。
(๑•̀ㅂ•́)و✧
プロンプト：プロンプトエンジニアリングという分野は今後どうなると思いますか？2025年1月現在、新しい内部推論モデルが登場して簡単なプロンプトや会話によって高度で高精度な応答が可能になりました。OpenAIもカスタムGPTsなどのプロンプトによるカスタマイズ機能には、あまり力を入れていない印象です。AI業界全体でもファインチューニングや強化学習、RAGなどの技術に注目が集まっており、プロンプトエンジニアリングはあくまで初歩的で簡単なテクニックであるという認識が一般的です。Markdownによる具体的なルール設定は学習難易度もそれ程高くなく、特殊なプロンプトの必要性も低下しているようです。
ChatGPT o1
プロンプトエンジニアリングが「今後消えていくのか、あるいは形を変えてより高度化・専門化していくのか」という問いは、ここ1～2年の生成系AIやLLMの進化を見ているととても興味深いトピックですね。以下では、現在の状況と今後の展望について考えられるポイントをまとめてみます。
1. シンプルなプロンプトでも高性能な応答が可能になる背景
モデル自体の性能向上
GPT-3.5からGPT-4、さらには各種大規模言語モデルの登場によって、以前よりも単純なプロンプトや短い指示だけでも高い精度の応答が得られるケースが増えています。例えば、GPT-3以前では「役割指示＋具体的な作業手順＋入力フォーマット＋例示」など長いプロンプトが必要だったタスクでも、GPT-4などでは端的な指示だけで十分に答えられる場面が多くなりました。内部推論機構の進化（Self-ConsistencyやChain-of-Thought系の活用）
モデル内部の推論（Chain-of-Thoughtなど）が強化され、外部からわざわざ詳細なステップを指定しなくとも、モデルが自律的に思考過程を組み立てられるようになってきています。そのため「プロンプトという外部指示の工夫」に頼る度合いが相対的に下がってきているとも言えます。ツール化の進展
ベンダー側が「ユーザーがいちいち長文プロンプトを書かなくても、よい出力を得られる機能やUI」を提供する方向になっているのも大きいです。例えばOpenAIが示唆している「カスタムGPTs」や、Microsoft・Googleなどが推し進める「業務アプリ連携やプラグイン」も、ユーザーから見れば自然言語で問い合わせるだけで高度な処理を可能にする仕組みになっています。
こうした背景から「プロンプトエンジニアリング」に依存する必要性は確かに下がりつつあり、“簡単なテクニック”として認識され始めています。
2. それでもプロンプトエンジニアリングが残る・進化する可能性
しかし、だからと言ってプロンプトエンジニアリングが完全になくなるわけではなく、以下のような方向性で「より専門的な技術」として発展していく可能性があります。
大規模モデル＋追加要素（RAG, Tool-Use, Plugin連携など）の「統合的なプロンプト」
モデル単体で完結しないマルチステップの推論や外部データ参照（RAG: Retrieval-Augmented Generation）を行う際には、「どのように知識検索を挟むか」「モデルが参照する情報をどのように渡すか」といった複雑なプロンプト設計が必要になります。
特に企業の独自ドキュメントや大規模データベースに対して自然言語検索＋要約＋推論を組み合わせる場合、プロンプトの書き方ひとつで性能が大きく変わることがあります。こうした文脈でのプロンプトエンジニアリングは依然として重要です。
ドメイン固有のフォーマット要求や厳密性が必要なタスク
医療・金融・法務など高度な専門領域では、出力フォーマットの厳密性や裏付けとなる根拠の提示が欠かせません。シンプルに「要約して」「解説して」というだけでは品質面で不十分なので、**「どの段階で何を参照し、どんな形式でアウトプットするか」**を厳密にプロンプト内で指定する必要が生じる場合があります。
モデルの性能が上がっても、**「正確性」や「監査対応」**を担保する仕組みとしてのプロンプト設計は引き続き重要です。
モデルを複数組み合わせる「エージェント指向」システムでの高度なプロンプト
最近ではLangChainなどを利用した「エージェント」的なシステムの構築が盛んで、モデルが他のモデルやツール（API）を呼び出し、さらにその結果を取り込みながら推論を行う、といった多段階のシステムが登場しています。
こうしたシステムを設計・運用する際には、各段階でモデル同士のやり取りをどうプロンプトとして書くか、ツールを使う前後に何を指示するか、といった高度なプロンプト設計が必要になります。人間とモデルの対話というよりも、**「モデルとモデルの対話」**を設計する技術に近いですが、これも広義のプロンプトエンジニアリングです。
自動化されたプロンプト最適化技術
将来的には「最適なプロンプトを自動生成・自動修正」する仕組み（Auto-GPTのコンセプトや遺伝的アルゴリズム・ベイズ最適化などを利用したプロンプトチューニング）が発展していくと考えられます。
その際、人間が手作業で「このタスクにはこのPromptが良い」と考え続けるのではなく、**「プロンプト生成AI」や「テスト自動化の仕組み」**を作る側の技術（メタ・プロンプトエンジニアリング）が新たな専門分野として進化していく可能性があります。
3. 他の技術とのバランス：Fine-tuning、RLHF、RAGなど
Fine-tuning
高性能なモデルに対して、特定ドメイン・特定タスク向けの追加学習を行うことで、汎用的なモデルでも簡単な指示で高い精度を得られるようになります。こうしたファインチューニングの敷居が下がれば、カスタムプロンプトを頑張らなくても「そもそもモデルをタスクに最適化してしまう」選択肢が増えます。Reinforcement Learning (RL) / RLHF
RLHFやその他の強化学習アプローチを用いれば、人間が期待する応答（Helpful, Honest, Harmlessなど）にモデルを近づけることができます。こちらもプロンプトに頼ることなく「モデルそのものの出力傾向」を制御する方法と言え、結果としてプロンプトエンジニアリングの必要性を下げる方向性があるでしょう。RAG (Retrieval-Augmented Generation)
外部の知識ベースとの連携によって最新情報や専門情報を取得しやすくなり、モデル単体ではカバーできなかった領域を補う手法です。ただしRAGの設計や最適化には「どの段階で何をレトリーブし、どうプロンプトとしてモデルに渡すか」が重要になるため、結局のところ**「RAG実装時のプロンプト設計」**が重要になる側面があります。
4. 今後の見通しまとめ
汎用的な質問応答や単純タスクに関しては、プロンプトエンジニアリングの「敷居」はどんどん下がる
ほぼ「自然言語だけで済む」ケースが多くなり、あえて詳細なプロンプト設計をするまでもない場合が増えるでしょう。
AIを日常業務に使う一般ユーザーからすると、「プロンプトエンジニアリング＝ちょっとしたコツやTips」レベルの認識になる可能性が高いです。
一方で、高度なシステム開発・専門的なタスク設計の場では、プロンプトエンジニアリングは依然として重要
マルチエージェント構成や、RAG・Plugin・外部ツールを組み合わせた複雑なワークフローでは、モデルに何をどのように伝え、どう結果を受け取るかがシステム全体の品質や安定性に直結します。
特定の業界・業務固有の制約やフォーマットを満たすためには、やはり詳細なプロンプト設計や検証・チューニングが不可欠です。
「モデルの上に設計する」から「メタ・プロンプトエンジニアリング」へのシフト
人手で一行一行プロンプトを工夫するというより、**「プロンプトの自動生成・検証・最適化」**を行う仕組みを作ることに焦点が移る可能性があります。
これにより、最終的にはユーザーが意識しなくても“水面下で”最適なプロンプトが生成される世界に近づき、プロンプトエンジニアリングは「より裏方の高度な技術」になっていくでしょう。
5. 結論
ユーザー視点: 一般ユーザーが日常的な利用をする範囲では、モデルの性能向上やUI/ツールの進化により、煩雑なプロンプトの工夫が要らなくなり、プロンプトエンジニアリングの難易度は下がるでしょう。
専門家視点: 一方で、企業システム開発や高度なタスクへの応用では、プロンプトエンジニアリングの重要性は引き続き残ります。さらにマルチエージェント化や外部情報連携など“プロンプトの複雑化”が進むため、それを設計・検証・自動化するスキルとしてはむしろ高度化すると考えられます。
全体トレンド: 長期的には「ユーザーが意識しなくても最適なプロンプトを得られる」仕組みが進化し、プロンプトエンジニアリングは水面下に隠れていく可能性があります。しかし、その裏には依然として専門家による複雑なプロンプト設計・最適化技術が必要になるでしょう。
「簡単なテクニック」というイメージがある一方で、実際には多段階連携や自動最適化など深い領域に進化しつつあるのがプロンプトエンジニアリングの現状・未来像と言えそうです。
DeepSeek R1（DeepThink＋Search）
プロンプトエンジニアリングの今後の発展については、2025年時点の技術動向や市場の変化を踏まえ、以下のように分析できます。以下では、技術的進化と社会実装の両面からトレンドを整理し、将来像を展望します。
1. プロンプトエンジニアリングの「高度化」と「専門化」
AIモデルの進化により、単純な指示で一定の成果が得られるようになった一方で、**「高度なタスクの最適化」や「倫理的配慮」**が必要な場面では、プロンプト設計の重要性がむしろ増しています。
高度な指示設計: 複雑なタスクを段階的に実行させる「Chain-of-Thoughtプロンプト」や、複数の例を活用する「フューショットプロンプト」が主流に。例えば、医療診断や法的文書作成では、専門知識に基づいた文脈設定が必須です。
倫理的なプロンプト設計: バイアス軽減や公平性確保のため、プロンプトに倫理ガイドラインを組み込む手法が普及。例えば、採用AIでは「性別や人種に中立な表現」を明示する必要があります。
業界特化型スキル: 医療、金融、法律など、業界固有の用語や規制に対応したプロンプト設計が専門職として求められます。
2. 自動化ツールとの共存
AIがプロンプト設計自体を支援する「Auto-Prompting」の台頭により、プロンプトエンジニアリングの作業効率は向上しますが、人間の介在は依然として不可欠です。
AI支援ツールの活用: 自動でプロンプトを最適化するツール（例：GoCodeoの「Prompt Enhancer」）が開発され、初心者でも高度な指示を生成可能に。
人間の役割の変化: 単純なプロンプト作成から、AIの出力を評価・調整する「レビュアー」や、ツールを活用した戦略的設計へシフト。
3. マルチモーダルAIとの統合
テキスト以外の画像、音声、動画を組み合わせたマルチモーダルプロンプトが主流に。
例: 医療画像と患者データを統合した診断支援システムでは、画像の特徴を説明するテキストプロンプトと組み合わせて精度を向上。
クリエイティブ分野での応用: デザインや動画制作で、AIがテキスト指示と視覚的要素を連動させてコンテンツを生成。
4. 他の技術との補完関係
RAG（Retrieval-Augmented Generation）やファインチューニングと組み合わせたハイブリッド手法が増加。
RAG連携: 外部データベースからの情報取得をプロンプトで誘導し、回答の信頼性を向上。
ファインチューニングとの併用: 特定タスク用に調整されたモデルに対し、プロンプトで微調整を補完する「二段階最適化」が普及。
5. 市場の拡大とスキルの民主化
市場成長: 2030年までにプロンプトエンジニアリング市場は32.8%のCAGRで成長し、20億ドル規模に達する見込み。
ノーコードプラットフォームの普及: 非技術者でもプロンプト設計可能なツール（例：Bubble、Zapier）が台頭し、スキル格差を解消。
教育需要の高まり: 企業内研修やオンライン講座（例：日本農業新聞のセミナー）で、プロンプト設計が必須スキルとして位置付けられます。
6. プロンプトエンジニアリングの限界と課題
過度な自動化への懸念: AIが自律的にプロンプトを生成する場合、意図しないバイアスや倫理問題が生じるリスク。
技術的複雑性の増加: マルチモーダルや連鎖的タスクに対応するため、従来以上の設計スキルが要求される。
結論：プロンプトエンジニアリングの未来像
2025年以降、プロンプトエンジニアリングは「初歩的テクニック」から**「戦略的AI制御技術」**へ進化します。AIの高度化により単純な指示は不要になる一方、以下の領域で必要性が持続・拡大します：
専門分野での精密な制御（例：医療、法務）
倫理的・安全的な出力の担保
マルチモーダルAIとのインタラクション設計
他技術（RAG、ファインチューニング）との連携
OpenAIがカスタムGPTsに注力しない背景には、汎用AIの自律性向上という戦略がありますが、ニッチなユースケースでは依然としてプロンプト設計が鍵となります。技術の民主化が進む中で、プロンプトエンジニアリングは「AIを思い通りに動かす最終手段」としての地位を確立するでしょう
Gemini 2.0 Flash Thinking Experimental 01-21
ご質問ありがとうございます。プロンプトエンジニアリングの将来について、非常に興味深い視点をお持ちですね。2025年1月現在の状況と、今後の展望について、いくつかポイントを整理しながら考えてみましょう。
現状認識の確認と整理
まず、ご指摘の現状認識は概ね正しいと思います。
内部推論モデルの進化: 大規模言語モデル（LLM）の内部推論能力は飛躍的に向上しており、以前ほど複雑なプロンプトや細かい指示がなくとも、高品質な応答を生成できるようになっています。
OpenAIの動向: カスタムGPTsなど、プロンプトによるカスタマイズ機能は一定の評価を得ていますが、OpenAI自体がAPIや基盤モデルの改善に注力している印象はあります。
業界の注目: ファインチューニング、強化学習、RAGといった技術は、特定のタスクやドメインにおけるAIの性能を向上させるための重要なアプローチとして、引き続き注目されています。
プロンプトエンジニアリングの認識: 「初歩的」「簡単」という認識は、特に技術者コミュニティの一部には存在するかもしれません。Markdownによるルール設定の容易さも、その認識を後押しする要因の一つでしょう。
プロンプトエンジニアリングの今後の展望
これらの現状を踏まえ、プロンプトエンジニアリングの今後について、いくつかの視点を提示します。
1. プロンプトエンジニアリングは「不要」になるのか？ → いいえ、形を変えて重要性を増す
「簡単なプロンプトで済むなら、プロンプトエンジニアリングは不要になるのでは？」と思われるかもしれませんが、私はそうは思いません。むしろ、プロンプトエンジニアリングは形を変え、より高度なスキルとして重要性を増していくと考えます。
高度なモデルを「使いこなす」ためのプロンプト: 内部推論モデルが高度化するほど、その潜在能力を引き出すには、より洗練されたプロンプトが必要になります。簡単な指示で基本的な応答は得られますが、複雑なタスク、創造的なアウトプット、微妙なニュアンスの表現などをAIに求める場合、高度なプロンプトエンジニアリングが不可欠です。
「意図」を正確に伝えるためのプロンプト: AIが高度化しても、ユーザーの意図を100%正確に理解できるわけではありません。特に、曖昧な要望や潜在的なニーズをAIに理解させ、期待通りのアウトプットを得るには、ユーザーの意図を明確化し、AIに適切に伝えるプロンプトエンジニアリングのスキルが重要になります。
特定領域・タスクに特化したプロンプト: 汎用的なモデルだけでなく、特定の業界やタスクに特化したAIモデルも増えていくでしょう。それぞれのモデルの特性を理解し、最大限に性能を引き出すための専門的なプロンプト設計は、今後ますます重要になります。
2. プロンプトエンジニアリングの進化: 初歩から専門領域へ
Markdownによるルール設定のような基本的なテクニックは、多くの人が容易に習得できるようになるでしょう。しかし、プロンプトエンジニアリングは、そのような初歩的なレベルに留まるものではありません。今後は、以下のような方向へ進化していくと考えられます。
構造化プロンプトの高度化: 単に指示を記述するだけでなく、JSONやYAMLなどの構造化データ形式を用いて、より複雑な指示や制約をAIに与える技術が発展するでしょう。これにより、より精密な制御や、システム間の連携が容易になります。
対話型プロンプトエンジニアリング: AIとの対話を繰り返しながら、徐々にプロンプトを洗練させていく手法が重要になります。AIの応答を分析し、プロンプトを修正・改善することで、より高度なアウトプットを引き出すことができます。
プロンプト設計ツールの進化: プロンプト作成を支援するツールも進化していくでしょう。例えば、プロンプトのテンプレート集、構文チェック機能、効果検証機能などが組み込まれたツールが登場することで、プロンプトエンジニアリングの効率と質が向上します。
倫理的・社会的な視点の組み込み: AIの利用が拡大するにつれて、倫理的な側面や社会的な影響も考慮したプロンプト設計が重要になります。バイアスや差別を助長しないプロンプト、プライバシーに配慮したプロンプトなど、倫理的な視点を持ったプロンプトエンジニアリングが求められるようになるでしょう。
3. 他の技術との融合: プロンプトエンジニアリング + α
プロンプトエンジニアリングは、ファインチューニング、強化学習、RAGといった他の技術と組み合わされることで、さらに価値を発揮します。
ファインチューニング + プロンプト: ファインチューニングで特定のドメイン知識やスタイルを学習させたモデルに対し、プロンプトエンジニアリングでタスクを具体的に指示することで、より専門性の高いアウトプットを得ることができます。
RAG + プロンプト: RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術と組み合わせることで、外部知識を参照しながら応答を生成するAIに対し、プロンプトエンジニアリングで参照する知識の範囲や応答の方向性を制御することができます。
強化学習 + プロンプト: 強化学習で特定の目的を達成するように訓練されたAIに対し、プロンプトエンジニアリングで具体的な指示やフィードバックを与えることで、より効率的に目的を達成させることができます。
4. プロンプトエンジニアリングの新たな役割: 創造性と問題解決
プロンプトエンジニアリングは、単にAIに指示を与えるだけでなく、人間の創造性や問題解決能力を拡張する役割も担うようになると考えられます。
AIとの共創: プロンプトエンジニアリングを通じてAIと対話することで、人間だけでは思いつかなかったアイデアや解決策を発見できる可能性があります。
複雑な問題の分解と解決: 複雑な問題をAIに解決させるために、問題を細分化し、それぞれの部分問題を解決するためのプロンプトを設計する能力が重要になります。
AIによる表現の多様化: プロンプトエンジニアリングによって、AIに様々な表現スタイルや視点を学習させ、多様なアウトプットを生み出すことができます。
まとめ
プロンプトエンジニアリングは、AI技術の進化とともに、その形と役割を変化させていくでしょう。簡単な指示で済む場面も増える一方で、高度なモデルの潜在能力を引き出し、複雑なタスクを達成し、AIと共創するためには、より洗練されたプロンプトエンジニアリングが不可欠になります。
今後は、初歩的なテクニックだけでなく、構造化、対話型、倫理的視点など、より専門的な知識やスキルが求められるようになり、他のAI技術との融合によって、その価値をさらに高めていくと考えられます。
プロンプトエンジニアリングは、AI時代における重要なスキルセットとして、今後ますます注目されていくのではないでしょうか。
この回答が、あなたの疑問に対する考察の一助となれば幸いです。もし、さらに議論したい点や、別の角度からの質問などがありましたら、遠慮なくお申し付けください。
External Expert Moriarty（カスタムGPT）
ご指摘の通り、AI業界においてプロンプトエンジニアリングの重要性や役割は2025年1月現在、大きく変化しています。この変化の背景には、モデル自体の高度化、特に内部推論能力の進化が挙げられます。以下にプロンプトエンジニアリングの今後の動向やその役割の変化についての考察を述べます。
1. プロンプトエンジニアリングの役割の縮小
モデルの進化による自律性の向上
現在のAIモデルは、シンプルな指示でもユーザーの意図を的確に理解し、高精度な応答を生成できる能力を持っています。このため、従来のように精密なプロンプト調整を行わなくても、十分な性能が引き出せるケースが増えています。RAG（Retrieval-Augmented Generation）やファインチューニングの台頭
特定のタスクに最適化されたモデルや、外部知識を動的に取得するRAGの普及により、プロンプトの工夫ではなくデータやアーキテクチャそのものを調整する方法が注目されています。「簡便化」の潮流
Markdown形式のルール設定やシンプルなUIでの指示入力が普及し、プロンプト設計の学習コストが大幅に低下しています。この結果、プロンプトエンジニアリングは専門性を必要とする高度な技術ではなくなりつつあります。
2. それでも必要な「高度なプロンプトエンジニアリング」の分野
特殊なニッチ領域での応用
一般的な会話や応答ではなく、例えば法律、医療、学術研究の分野では、まだ高度なプロンプト設計が必要です。これらの分野では、専門的な背景知識と特定の意図を明確にAIに伝えるスキルが要求されます。AI活用の「創造的」側面でのプロンプト設計
AIによる物語生成、マーケティングキャンペーンのアイデア出し、製品設計など、創造性を求められる場面では、プロンプトの巧拙が結果に大きな影響を与える可能性があります。複雑なプロセスの設計
長期的な会話フローや、複数のタスクを組み合わせたプロセスを設計する場合、プロンプトエンジニアリングの経験とスキルは依然として重要です。
3. プロンプトエンジニアリングの進化した形態
「メタプロンプト」の発展
AIモデルが自己改善や自己調整を行える環境では、プロンプトエンジニアリングは「プロンプトそのものを設計する」メタレベルの作業へと進化します。これにより、モデルが動的に最適な指示を生成し、タスクを遂行できるようになります。プロンプトの「テンプレート化」と「自動生成」
これまで手動で行ってきたプロンプト設計が自動化され、ユーザーはあらかじめ用意されたテンプレートを活用するだけで目的を達成できるようになります。統合的なAI活用スキルの一部としての位置付け
プロンプトエンジニアリングは単体の技術としてではなく、AIツール全般の使い方やデータ戦略の一部として包括的に扱われるようになるでしょう。
4. 長期的な展望
「プロンプトエンジニアリング」の専門性が薄れる可能性
技術が進化するにつれ、プロンプト設計は「AIを利用する上での基本スキル」の一部として吸収され、特別な技術としては扱われなくなるかもしれません。新しい専門性の台頭
今後は、プロンプトそのものではなく、**「AIを特定の業務や目的に最適化するための設計全般」**が重要になると考えられます。これには、データ設計、AI倫理、UXデザインとの統合が含まれるでしょう。創造性の拡張ツールとしての活用
汎用性が高まる一方で、AIモデルの創造的な潜在能力を引き出す新しい形のプロンプトエンジニアリングが求められる可能性があります。
結論
プロンプトエンジニアリングは、AI活用の過渡期における重要な技術として一定の役割を果たしてきましたが、モデルの進化と新たな技術の台頭によってその重要性は相対的に低下しています。しかし、創造的な活用や高度な専門分野では引き続き価値を持ちます。また、プロンプトエンジニアリングそのものは形を変え、メタプロンプトや統合的なAI設計スキルの一部として進化していくでしょう。
この変化は、単にプロンプト設計の終焉を意味するものではなく、新しいAI活用の可能性を切り開く過程とも言えます。
Sherlock Scientist (Private)（自分専用のGPT）
プロンプトエンジニアリングという分野についてのあなたの考察は、的を射ています。2025年1月時点において、プロンプトエンジニアリングの重要性はAI技術の進展とともに変化しつつあり、以下にこの分野の未来と可能性について分析します。
1. プロンプトエンジニアリングの現状
簡略化の進展
大規模言語モデル（LLMs）の内部推論能力が進化し、直感的で簡単なプロンプトでも高精度な応答が可能になっています。このため、従来の高度なプロンプト設計の需要は低下しています。Markdownルールの限定性
現在のプロンプトエンジニアリングは、特定の構文やフレームワーク（例えばMarkdownやJSON形式）に基づいていることが多く、学習難易度が低いため専門的なスキルとしての差別化が難しくなっています。
2. 今後のプロンプトエンジニアリングの変化
以下のような方向性が考えられます。
(1) 高度な「AIオーケストレーション」技術としての進化
プロンプトエンジニアリングは、個別のAIモデルの制御技術から、複数のAIツールやシステムを統合的に管理・制御する「AIオーケストレーション」へと発展する可能性があります。これには、以下のような要素が含まれます。
複数モデルの統合: 異なるモデル間の役割分担を明確化し、プロンプトを通じて調整する技術。
動的プロンプト生成: 状況に応じたリアルタイムのプロンプト生成を行う仕組み。
(2) RAGやAPI活用における補完的技術
プロンプトエンジニアリング自体は単体での価値を失う可能性がありますが、RAG（Retrieval-Augmented Generation）やデータベース、APIを介した外部情報の活用を支える技術として活用される可能性があります。ここではプロンプトの目的は、外部データの効率的な活用とモデルとのスムーズな連携を図ることにシフトします。
(3) 専門分野に特化したプロンプト設計
汎用的なプロンプトエンジニアリングが簡素化される一方、法律、医療、金融などの特化領域では依然として高度な専門知識を組み込んだプロンプトが必要とされます。これにより、分野別のプロンプト設計技術が差別化要因となる可能性があります。
3. プロンプトエンジニアリングが注目を集め続ける理由
プロンプトエンジニアリングが単なる初歩的技術にとどまらず、今後も重要性を維持または再評価される可能性がある理由を挙げます。
(1) モデル解釈性の向上
AIモデルがブラックボックスとして運用される中、適切なプロンプト設計はモデルの挙動を理解し、制御するための手段として役立ちます。
(2) 人間中心設計 (HCD: Human-Centered Design) の中核
プロンプト設計は、人間がAIと効果的に対話するためのUI/UX設計に密接に関連します。特に、一般ユーザー向けのシンプルかつ効果的なインターフェースの開発においてプロンプトの設計は重要です。
(3) 自動化技術の拡張
プロンプトを自動生成・最適化するアルゴリズムの登場（例: Prompt Optimization, Prompt Tuning）は、プロンプトエンジニアリングのさらなる進化をもたらします。
4. 結論: プロンプトエンジニアリングの未来像
単純なルール設定としての役割の終焉: AIがより高度な推論能力を持つようになるにつれ、プロンプトエンジニアリングの単純化は避けられない流れです。
新しい役割の創出: しかしながら、プロンプトエンジニアリングは、高度なオーケストレーション技術や専門分野への特化、ユーザー体験の最適化を支える重要なスキルとして再評価されるでしょう。
持続的価値: AIモデルの普及が進むにつれ、「AIに何を伝えるべきか」という問いの答えを設計する役割は、依然として価値を持ち続けます。
要するに、プロンプトエンジニアリングの未来は、単なる「技術」から「応用能力」や「戦略的スキル」としての側面が拡大し、より高度で包括的な領域に進化していくでしょう。
Sharaku Satoh（人間）
まぁ、前から言われていることですが、プロンプトエンジニアリングは最終的には職人芸になって行くと思うんですよね。僕が設計するシステムプロンプトとか「匠の技」なので、簡単には真似出来ないだろうと思っています。
プロンプトエンジニアリングは以下のようになって行くだろうなと予想しています。
・簡単な指示や会話でAIを使えるようになる
・テンプレート化や自動化が行われる
・プログラミング化する
・職人芸になる
需要だとか用途、要求水準によって細分化して行く感じですかね。普通に話せば分かるレベルのタスクなら、一般ユーザーは「プロンプト」という言葉すら知らなくても使えるようになります。
ただし、必要な条件や情報は伝えなくてはいけませんから、AIと上手にコミュニケーションを取るために最低限の知識や技術は今後も必要だと思います。ITリテラシーの低い人がネットを使うのは今でも危険ですからね。同じように、AIリテラシーの低い人がAIを上手く使うのは難しいと思います。
先日、こんなポストをしました。
「自転車」って乗れる人には簡単に思えるが、乗れない人も結構いて、乗れる人にも上手い下手があり、遠くまで行くのは難しい。そして競輪選手になるのもツール・ド・フランスに出るのもほとんど不可能。「プロンプトエンジニアリング」は、これと同じです。
— Sharaku Satoh | Prompt Engineer (@sharakus) January 23, 2025
近所のスーパーに買い物に行くのにスピードとかテクニックが必要ないのと同じで、普段遣いで高度なプロンプトエンジニアリング技術が必要とされることはなくなって行くと思います。
これもよく使う例えなんですが、陶芸もね。100円均一で食器買えますし、体験教室とか趣味で簡単に陶器を作れますよね。工業製品の質もどんどん上がっています。じゃあ陶芸の技術は無意味かというと、当然そんなことはなく、若手から重鎮まで陶芸家の方々は優れた作品を生み出し続けています。芸術品であったり、高級品として名店で使われる場合もあります。
「プロンプトエンジニアリング」はまだ新しい分野・技術ですが、一般化と専門化が進み様々な「層」に広がって行くと思います。日本でも今年からプロンプトエンジニアを雇用・育成する企業が増えるんじゃないでしょうか。
本日はこんな感じです。それではまた。