M

MLOG

日本語

AIの力を解き放つ！ChatGPTやBardなどから高品質な出力を生成するプロンプトエンジニアリングの技術を学び、効果的なテクニックを習得しましょう。

AIプロンプトエンジニアリング：ChatGPTやその他のAIツールでより良い結果を得る方法

人工知能（AI）は世界中の産業を急速に変革しており、ChatGPTやBardなどの大規模言語モデル（LLM）がこの革命の最前線にいます。しかし、これらのAIツールからの出力の品質は、提供する入力に大きく依存します。ここでAIプロンプトエンジニアリングが重要になります。この包括的なガイドは、これらの強力なAIツールの潜在能力を最大限に引き出す効果的なプロンプトを作成するための知識とテクニックを提供します。

AIプロンプトエンジニアリングとは？

AIプロンプトエンジニアリングとは、AIモデルが望ましい出力を生成するように、効果的なプロンプト（指示）を設計する技術であり科学です。これには、モデルがどのように言語を解釈するかを理解し、明確で、具体的で、文脈に即したプロンプトを作成することが含まれます。非常に賢い、しかし時には文字通りにしか解釈しないアシスタントと効果的にコミュニケーションをとるようなものだと考えてください。

単に「詩を書いて」と尋ねるのではなく、プロンプトエンジニアリングは、文脈、スタイルの好み、長さの制約、さらには例を提供することによってAIを導く方法を教えます。プロンプトが優れているほど、出力も優れています。

なぜプロンプトエンジニアリングは重要なのか？

プロンプトエンジニアリングは、いくつかの理由で非常に重要です。

効果的なプロンプトエンジニアリングの主要原則

万能なアプローチはありませんが、プロンプトエンジニアリングの取り組みを導くための中核となる原則をいくつか紹介します。

1. 明確かつ具体的に

曖昧さは良いプロンプトの敵です。曖昧または一般的な指示は、予測不可能でしばしば不満足な結果につながる可能性があります。代わりに、プロンプトでは明確さと具体性を追求してください。詳細を提供するほど、AIモデルはあなたのニーズをよりよく理解できます。

例：

悪いプロンプト：「物語を書いて。」 良いプロンプト：「東京に住む若い女性が古い本の中に隠されたメッセージを発見し、失われた宝物を見つけるための冒険に出る短編小説を書いてください。物語はサスペンスに満ち、驚くべきどんでん返しの結末があるべきです。」

2. 文脈を提供する

AIモデルに文脈を与えることは、関連性のある有意義な出力を生成するために不可欠です。リクエストの背景、目的、対象読者を説明してください。これにより、AIは全体像を理解し、それに応じて応答を調整することができます。

例：

悪いプロンプト：「この記事を要約して。」 良いプロンプト：「コロンビアのコーヒー生産に対する気候変動の影響に関するこの学術論文を要約してください。要約は簡潔で、コーヒー業界の専門家を対象としたものにしてください。」

3. 望ましいフォーマットを指定する

出力の望ましいフォーマットを明確に示してください。箇条書き、段落、表、それとも何か他のものが欲しいですか？フォーマットを指定することで、AIモデルは応答を適切に構成するのに役立ちます。

例：

悪いプロンプト：「中国と米国の経済システムを比較対照して。」 良いプロンプト：「中国と米国の経済システムを比較対照してください。回答は次の列を持つ表で提示してください：主要な特徴、中国、米国。」

4. トーンとスタイルを定義する

生成されるテキストのトーンとスタイルは、その効果に大きく影響します。フォーマル、インフォーマル、ユーモラス、またはシリアスなトーンが必要ですか？望ましいトーンを指定することで、AIモデルは意図したメッセージに言語を合わせることができます。

例：

悪いプロンプト：「新しい携帯電話の製品説明を書いて。」 良いプロンプト：「新しい携帯電話の説得力のある製品説明を書いてください。主要な機能と利点を強調してください。トーンは熱狂的で魅力的で、テクノロジーとソーシャルメディアに関心のある若者をターゲットにしてください。」

5. 例を使用する

望ましい出力の例を提供することは、AIモデルを導くための強力な方法です。例は、AIがあなたの期待を理解し、望ましいスタイルと内容を再現するのに役立ちます。

例：

悪いプロンプト：「新しいコーヒーショップのキャッチフレーズを書いて。」 良いプロンプト：「新しいコーヒーショップのキャッチフレーズを書いてください。これらの例に似たものにしてください：「目覚めの最高のひととき」、「Think different」、「Just do it」。キャッチフレーズは短く、記憶に残り、コーヒーの品質を反映するものでなければなりません。」

6. 反復と改善

プロンプトエンジニアリングは反復的なプロセスです。最初の試みで完璧な結果が得られると期待しないでください。さまざまなプロンプトを試し、出力を分析し、結果に基づいてアプローチを改善してください。練習すればするほど、効果的なプロンプトを作成するのが上手になります。

7. 連鎖的思考プロンプティングを検討する

複雑なタスクの場合、問題をより小さく、管理しやすいステップに分解します。AIモデルが段階的に考え、その過程で推論を説明するように導くプロンプトを使用します。このテクニックは連鎖的思考プロンプティングとして知られ、出力の正確性と一貫性を大幅に向上させることができます。

例：

悪いプロンプト：「この数学の問題を解いて：23 + 45 * 2 - 10 / 5。」 良いプロンプト：「この数学の問題をステップバイステップで解きましょう。まず、45 * 2を計算します。次に、10 / 5を計算します。それから、45 * 2の結果に23を加えます。最後に、前の結果から10 / 5の結果を引きます。最終的な答えは何ですか？」

高度なプロンプトエンジニアリング技術

基本原則をマスターしたら、プロンプトエンジニアリングのスキルをさらに向上させるために、より高度な技術を探求することができます。

1. フューショット学習

フューショット学習とは、AIモデルに望ましい入力と出力の関係の少数の例を提供することです。これにより、モデルはパターンを学習し、新しい、見たことのない入力にそれを一般化することができます。

2. ゼロショット学習

ゼロショット学習は、明示的な例を提供せずに出力を生成することを目指します。これには、AIモデルが既存の知識と世界の理解に頼る必要があります。

3. プロンプト連鎖

プロンプト連鎖は、あるプロンプトの出力を別のプロンプトの入力として使用することです。これにより、複雑なワークフローを作成し、多面的な出力を生成することができます。

4. プロンプトアンサンブル

プロンプトアンサンブルは、複数のプロンプトを使用して複数の出力を生成し、それらを組み合わせて最終的な出力を作成することです。これにより、結果の堅牢性と信頼性を向上させることができます。

異なるAIツール向けのプロンプトエンジニアリング

プロンプトエンジニアリングの基本原則はほとんどのAIツールに適用されますが、使用している特定のプラットフォームによっては考慮すべきニュアンスがあります。

ChatGPT

ChatGPTは、執筆、翻訳、要約、質疑応答など、幅広いタスクに使用できる多目的な言語モデルです。ChatGPTにプロンプトを入力する際は、明確さ、文脈、望ましいフォーマットに焦点を当ててください。さまざまなトーンやスタイルを試して、ニーズに最も合ったものを見つけましょう。ChatGPTは会話の前のターンを記憶しているため、以前のプロンプトに基づいて出力を洗練させることができます。

Bard

Bardは、詩の作成、コードの生成、アイデアのブレインストーミングなど、創造的なタスクに優れたもう一つの強力な言語モデルです。Bardにプロンプトを入力する際は、創造性と実験を奨励してください。モデルを望ましい方向に導くために、明確な制約とガイドラインを提供してください。Bardは、さまざまな可能性を探求したいオープンエンドなタスクに適しています。

画像生成モデル（例：DALL-E 2、Midjourney、Stable Diffusion）

画像生成モデルのプロンプトエンジニアリングは、望ましい画像を詳細に記述することを含みます。記述的な言語を使用して、画像の主題、設定、スタイル、雰囲気を指定します。さまざまなキーワードやフレーズを試して、それが出力にどのように影響するかを確認してください。画像から不要な要素を除外するために、ネガティブプロンプトの使用を検討してください。

例：

プロンプト：「日没時のモロッコ、マラケシュのにぎやかな市場のフォトリアルな画像。シーンは鮮やかな色、エキゾチックなスパイス、商品を値切る人々で満ちています。スタイルはナショナルジオグラフィックの写真に似ているべきです。」

プロンプトエンジニアリングにおける倫理的考慮事項

AIが私たちの生活にますます統合されるにつれて、プロンプトエンジニアリングの倫理的な意味合いを考慮することが重要です。バイアス、誤情報、誤用の可能性に注意してください。公正で、正確で、責任あるプロンプトを作成するよう努めてください。

さまざまな業界におけるプロンプトエンジニアリングの例

プロンプトエンジニアリングは、さまざまな業界やセクターで適用可能です。以下に、さまざまな文脈でどのように使用できるかの例を示します。

マーケティング

タスク：新製品のマーケティングコピーを生成する。

プロンプト：「当社の新しいオーガニックスキンケア製品ラインのマーケティングコピーを3つの異なるバージョンで書いてください。各バージョンは異なるターゲット層を対象とします：持続可能性に関心のあるミレニアル世代、手頃な価格を重視するZ世代、そして老化を懸念するベビーブーマー世代。製品の主要な利点を強調し、購入を促す説得力のある言葉を使用してください。」

教育

タスク：歴史の授業の指導案を作成する。

プロンプト：「フランス革命に関する90分間の歴史の授業の指導案を作成してください。指導案には、学習目標、活動、ディスカッションの質問、評価方法を含める必要があります。対象読者は、このトピックに関する事前知識が限られている高校生です。生徒が分析するための一次資料と二次資料を含めてください。」

カスタマーサービス

タスク：顧客の問い合わせへの回答を生成する。

プロンプト：「あなたはグローバルなeコマース企業のカスタマーサービス担当者です。次の顧客の問い合わせに、丁寧で親切な態度で回答してください：『注文した商品がまだ届きません。どうすればよいですか？』顧客が注文を追跡し、必要に応じてカスタマーサポートに連絡する方法について明確な指示を提供してください。」

ヘルスケア

タスク：医学研究論文を要約する。

プロンプト：「アルツハイマー病治療のための新薬の有効性に関するこの研究論文を要約してください。要約は簡潔で、医療専門家向けに適したものにしてください。研究の主要な発見、限界、および示唆を強調してください。」

法律

タスク：法的文書を作成する。

プロンプト：「2社間の簡単な秘密保持契約（NDA）を作成してください。NDAは、ビジネス交渉中に共有される機密情報を保護するものでなければなりません。機密情報の定義、受領者の義務、および契約期間に関する条項を含めてください。」

プロンプトエンジニアリングの未来

AIが進化し続けるにつれて、プロンプトエンジニアリングはますます重要なスキルになるでしょう。未来のAIモデルは、より洗練され、より複雑なプロンプトを理解できるようになる可能性が高いです。しかし、明確で、具体的で、文脈に即したプロンプトの必要性は依然として不可欠です。自動プロンプト最適化やプロンプトベースのプログラミングなど、より高度なプロンプトエンジニアリング技術の出現が期待できます。

さらに、プロンプトエンジニアリングの役割は、テキストベースのAIモデルを超えて拡大する可能性があります。ロボット工学、コンピュータビジョン、音声処理など、他の種類のAIに対するプロンプトエンジニアリング技術の開発が期待されます。

結論

AIプロンプトエンジニアリングは、ChatGPTやBardなどのAIツールの力を活用したいと考えるすべての人にとって重要なスキルです。このガイドで概説した原則と技術をマスターすることで、これらの強力なモデルの潜在能力を最大限に引き出し、特定のニーズを満たす高品質な出力を生成することができます。プロンプトは明確で、具体的で、文脈に即したものにすることを忘れずに、実験と反復を恐れないでください。練習と献身により、熟練したAIプロンプトエンジニアになり、目標達成のためにAIを活用することができます。

AIプロンプトエンジニアリングをマスターする旅は、継続的なプロセスです。AIの最新の進歩について常に最新の情報を入手し、スキルを磨き続けてください。AIの未来は明るく、プロンプトエンジニアリングはその未来を形作る上で重要な役割を果たすでしょう。

さらなる学習リソース：