プロンプトエンジニアリングとは
AI（人工知能）から望ましい出力を得るために、指示や命令を設計、最適化するスキルのことです。ChatGPTなどの生成AIを使いこなすために注目されるようになりました。生成AIは、命令（プロンプト）の出し方によって、出力されるコンテンツの質が大きく異なるため、より適切なものを入力するスキルが求められています。
生成AIにより重要性が高まったスキル
生成AIの普及により、プロンプトエンジニアリングが注目されるようになりました。特に、ChatGPTなどの大規模言語モデルでは、命令（プロンプト）の出し方次第で得られる回答が異なるため、より最適なものを入力することが求められます。言い換えると、プロンプトを使いこなせないと、意図した通りの回答を得ることができません。
例えば、効果的な営業スクリプトを作成しようと思った場合に、生成AIに対して、何の事前情報も与えずに命令をしても良い結果は得られません。過去の営業スクリプトの良い事例、悪い事例を与えることで、精度を高めることができます。背景情報などを上手に選択して、生成AI側に伝えることが重要なのです。
効果的なプロンプトとは
効果的なプロンプトとしては、指示の内容を「具体的」にすることや、複雑でわかりにくい命令ではなく「明確化」することなどが言われています。出力して欲しい項目、形式、個数など、範囲などを特定することも効果的です。五月雨式なアウトプットではなく、入力者が指定した内容に沿っていることで、利用者の判断もしやすくなります。
ChatGPTのように対話型の生成AIでは、最初からすべての回答を得るようなプロンプトを実行するのではなく、生成AIと対話しながら命令・指示を絞り込むことで、回答の精度を徐々に高めていくこともできます。プロンプトを1つずつ処理させることで精度を高めていく方法です。
効果的なプロンプトを設計できる技術者を「プロンプトエンジニア」と呼び、AIに関する新しい職種として注目されています。生成AIからの出力を人間の意図にあった形で高めていく役割を担っています。
プロンプトの要素
プロンプトエンジニアリングの解説資料としては「Prompt Engineering Guide」が有名です。この中で、プロンプトの要素として、命令・指示、背景・文脈、入力、出力形式という4つが挙げられています。これらの要素を踏まえて、適切なプロンプトを作成することが求められます。
図表 プロンプトの要素
| 要素 | 説明 |
|---|---|
| Instruction （命令・指示） |
生成AIモデルが実行する指示やタスク |
| Context （背景・文脈） |
出力の質を高めるために、生成AIモデルに考慮してもらいたい背景や外部情報 |
| Input Data （入力） |
生成AIモデルに回答して欲しい質問 |
| Output Indicator （出力形式） |
出力して欲しい形式、フォーマット |
出所）Prompt Engineering Guideより野村総合研究所作成
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