プロンプトエンジニアリング【ビジネス成長のためのAI用語】
2023.12.20
株式会社Laboro.AI リードマーケター 熊谷勇一
用語解説
プロンプトエンジニアリングという言葉はもちろん、「プロンプト」と「エンジニアリング」という二つの要素で構成されています。プロンプトとは生成AIに対してユーザーが入力する質問や指示のことです。そして「エンジニアリング」は、生成AIから得られる出力（返答テキストや画像など）がより望ましいものになるようにプロンプトを工夫することです。逆を言えば、生成AIの出力はプロンプトエンジニアリング次第で大きく異なってきます。
プロンプトエンジニアリングに関する知見はウェブ上で数多く言及されていますし、プロンプトエンジニアリングをタイトルに冠した書籍も出始めています。
応用&詳細解説
生成AIによる良い出力を得る効果的なプロンプトとしては、質問や指示内容を具体的・明確にすることなどが提案されています。例えば、出力の項目、形式、個数、範囲などを特定することです。
特にChatGPTのような対話型の生成AIでは、その特徴を生かして、対話を重ねて質問や指示を絞り込んだり、回答例を提示したりすることによって、回答の精度を徐々に高めていくこともできます。
プロンプトの入れ方、つまりプロンプティングの代表的な分類には以下があります。
zero-shotプロンプティング：例題なしで質問のみで問題を解かせる
（質 問）：プロンプトとは何か簡単に教えてください
（回 答）：プロンプトとは、ある行動や反応を引き出すための刺激や指示のことを指します～（以下略）
one-shotプロンプティング：タスクの説明と一つの例題で問題を解かせる
（タスクの説明）：奇数か偶数か判別してください
（例 題）：20 -> 偶数
（解きたい問題）：11 ->
（回 答）：奇数
few-shotプロンプティング：タスクの説明と複数の例題で問題を解かせる
（タスクの説明）：飲み物の原料を教えてください
（例 題）：ビール -> 大麦
（例 題）：日本酒 -> 米
（例 題）：ジンジャエール -> ショウガ
（解きたい問題）：ワイン ->
（回 答）：ブドウ
他にも、問題を解くまでの一連の手順をプロンプトに含める「Chain-of-Thought（CoT）プロンプティング」や、few-shotとCoTを活用した推論ステップ例を複数与えて複数の推論パスを生成させ、それらの中から最も整合性のある回答を選び出させる「自己整合性（Self-Consistency）」などがあります。
例えばChatGPTでは、以下の目的で使えるプロンプトがあります。
テキスト要約：ある程度の長さの出力に対して「1文で説明してください」と言ったプロンプトを入力して、新たに1文の出力を得る。
情報抽出：ある文章について、任意の条件のプロンプトを入力して、それに適った出力を得る。
テキスト分類：「良い」「悪い」「中立」に分類するといったプロンプトと分類したいテキストを入力し、分類結果を得る。
質問応答：質問に加えてその背景にある文脈も入力し、得られる回答の質を高める。
会話：会話の何回かのやり取りに加えて、例えば話者の立場や科学的に」といったトーンも入力として与え、自然な会話を続けていく。
コード生成：ChatGPTはコード生成にも対応している。
計算：LLM（大規模言語モデル）にとって困難なタスクの一つで、ミスが多い。
ビジネス成長に向けたポイント
近年、効果的なプロンプトを設計することを役割とした新たな職種として「プロンプトエンジニア」が注目されてもいますが、入力するプロンプトによって生成AIによる出力の質が大きく変わるため、プロンプトエンジニアリングは人間の腕の見せどころとも言えます。プロンプトはプログラミング言語ではなく日常的な自然言語を使っていることに着目すれば、AIやITが得意でない人でも多くのアイデアを得られる可能性があります。
「ChatGPTを使ってみたが、出力が期待はずれだった」と思っている方がいれば、もしかすると解きたい問題に対するプロンプトが適切でなかったのかもしれません。多くのプロンプトやプロンプティングの方法が提案されていますので、まずはそれらを使ってみるのが、ビジネス活用の第一歩です。その中で、ある業界や職種に特有のプロンプトの在り方も見つかるかもしれず、そうした領域特化型のプロンプト開発はそれぞれの仕事の仕方を進化させる可能性があると言えます。
参考
DAIR.AI “Prompt Engineering Guide”
NRI「プロンプトエンジニアリング」
@IT「プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは？」
第一生命経済研究所「生成AIを使い倒すためのプロンプトエンジニアリングとは」
スキルアップAI「ChatGPTのプロンプトエンジニアリングとは｜7つのプロンプト例や記述のコツを紹介」
白辺陽『生成AI 社会を激変させるAIの創造力』
岡野原大輔『岩波科学ライブラリー319 大規模言語モデルは新たな知能か—ChatGPTが変えた世界』
インフォメーション・ディベロプメント「今日から使えるLLMのプロンプトテクニック」
