プロンプトエンジニアリング入門

はじめに

近年、大規模言語モデル（LLM）が急速に進化し、文章生成、翻訳、要約、質問応答など、さまざまなタスクで驚異的な性能を発揮しています。しかし、LLMの能力を最大限に引き出すためには、適切な「プロンプト」を与えることが不可欠です。

本記事では、LLMとの対話を効果的に行うための技術「プロンプトエンジニアリング」の基本的な概念から、具体的なテクニックまでを分かりやすく解説します。

プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトエンジニアリングとは、LLMから望ましい出力を得るために、入力（プロンプト）を設計・最適化する技術や学問分野のことです。同じモデルでも、プロンプトの質によって生成されるアウトプットの質は大きく変わります。

料理に例えるなら、LLMが「非常に優秀なシェフ」、プロンプトが「レシピ」です。最高の食材（データ）と腕利きのシェフがいても、レシピが曖昧では美味しい料理は作れません。的確で分かりやすいレシピがあってこそ、シェフはその能力を最大限に発揮できるのです。

基本的なテクニック

効果的なプロンプトを作成するための、基本的ないくつかのテクニックを紹介します。

1. 明確かつ具体的な指示

最も重要なのは、LLMに対して何をすべきかを明確に、そして具体的に伝えることです。曖昧な表現は避け、タスクの内容、背景、目的などを具体的に記述します。

悪い例:

AIについて教えて。

良い例:

AIの技術の一つである「強化学習」について、その基本的な仕組みと代表的なアルゴリズムを、専門知識のない人にも分かるように説明してください。

2. コンテキストの提供

LLMがより的確な回答を生成できるよう、必要な背景情報（コンテキスト）を提供します。関連する情報やデータ、制約条件などをプロンプトに含めることで、出力の精度が向上します。

悪い例:

この文章を要約して。

良い例:

あなたはテック企業のブログ編集者です。以下の記事を、SNSでシェアするために100字程度の魅力的な紹介文に要約してください。

（ここに記事の全文を貼り付け）

3. 役割の付与（Role-Playing）

LLMに特定の役割（ペルソナ）を与えることで、その役割になりきった視点から回答を生成させることができます。これにより、回答のトーンやスタイル、専門性をコントロールできます。

例:

あなたは経験豊富なマーケティングコンサルタントです。新しいスマートフォンのプロモーション戦略について、3つのアイデアを提案してください。

4. 出力形式の指定

生成されるアウトプットの形式を具体的に指定することで、期待通りの結果を得やすくなります。箇条書き、表形式、JSON、Markdownなど、用途に応じたフォーマットを指定しましょう。

例:

主要なクラウドサービス（AWS, Azure, GCP）の機械学習プラットフォームを比較し、以下の項目について表形式でまとめてください。

• サービス名
• 主な特徴
• 料金体系

5. Few-shotプロンプティング

いくつかの具体例（ショット）をプロンプトに含めることで、LLMにタスクの意図をより正確に理解させることができます。これは「Few-shotプロンプティング」と呼ばれます。

例:

以下のように、文章の感情を「ポジティブ」「ネガティブ」「ニュートラル」に分類してください。

文章: この映画は最高だった！ 感情: ポジティブ

文章: 製品の到着が遅すぎる。 感情: ネガティブ

文章: 会議は午後3時に設定された。 感情: ニュートラル

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文章: 新しいソフトウェアのUIは直感的で使いやすい。 感情:

高度なテクニック

より複雑なタスクに対応するための、高度なテクニックもいくつか存在します。

Chain of Thought (CoT)

LLMに最終的な答えだけでなく、その答えに至るまでの思考プロセス（考え方の連鎖）をステップバイステップで出力させる手法です。特に、計算問題や論理的な推論が必要なタスクで効果を発揮します。

例:

太郎君はリンゴを5個持っています。花子さんから3個もらい、その後2個食べました。残りのリンゴは何個ですか？ステップバイステップで考えてください。

Self-Consistency

同じ質問に対して複数の異なる思考プロセスで回答を生成させ、その中で最も多数派だった答えを採用する手法です。CoTと組み合わせることで、より信頼性の高い結果を得ることができます。

プロンプト作成のベストプラクティス

• シンプルに始める: 最初は簡単なプロンプトから始め、徐々に要素を追加して改良していく。
• 反復的に改善する: 一度で完璧なプロンプトを作成しようとせず、生成された結果を見ながら何度も試行錯誤する。
• 肯定的な表現を使う: 「〜しないで」という否定的な指示よりも、「〜して」という肯定的な指示の方が効果的な場合が多い。
• 区切り文字を使う: 指示、コンテキスト、入力データなどを明確に区別するために、###や---などの区切り文字を活用する。

まとめ

プロンプトエンジニアリングは、LLMのポテンシャルを最大限に引き出すための鍵となるスキルです。本記事で紹介したテクニックを活用し、試行錯誤を繰り返すことで、誰でもLLMとの対話の質を高めることができます。

ぜひ、今日からでもこれらのテクニックを試し、LLMとのより良いコミュニケーションを体験してみてください。