プロンプトエンジニアリングとは？公式資料で学ぶ基本と書き方

プロンプトエンジニアリングとは

OpenAIの公式ガイドは、プロンプトエンジニアリングを、モデルへの効果的な指示を書き、要件を満たす内容を安定して出せるようにする作業と説明しています。Googleの資料も、言語モデルから正確で質の高い応答を引き出すための依頼文を作る作業として説明しています。

ポイントは「安定して」です。AIの出力は毎回同じとは限らないため、一度うまくいった文面を覚えるだけでは足りません。何度使っても求める形に近づくように、指示を整えていきます。

職業としての将来性が気になる人はプロンプトエンジニアはオワコンかを参考にしてください。この記事では書き方の基本に絞ります。

基本の4つの手法

OpenAI、Anthropic、Googleの公式資料で共通して扱われている手法を、4つにまとめました。

具体的に指示する

Anthropicの資料は、AIを「優秀だが、自社のやり方を知らない新入社員」と考えるよう勧めています。文面を、事情を知らない同僚に見せて、迷うようならAIも迷うという確かめ方も紹介されています。順番や漏れのなさが大事な作業は、番号付きの手順で書くのが有効です。

背景を伝える

同じ資料は、指示の理由も伝えると、AIが目的を理解して応じやすくなると説明しています。たとえば「省略記号を使わないで」だけでなく、「音声で読み上げるので省略記号を使わないで」と書く形です。

社内情報のようにAIが知らない内容は、必要な資料をプロンプトに含めます。Googleの資料では、対応手順書を文脈として渡すと、より的確な回答になる例が示されています。

例を見せる

入力と出力の例を示す方法は、few-shot(フューショット)と呼ばれます。Googleの資料はプロンプトに例を入れることを勧め、Anthropicの資料は3〜5個を目安に挙げています。

作業を分ける

長い作業を一度に頼むと、確かめにくくなります。Googleの資料は、指示ごとに分ける方法、前の結果を次へ渡す方法、並行した結果を集約する方法を挙げています。

書く前に成功の基準を決める

Anthropicの概要ページは、改善を始める前提として次の3つを挙げています。

1. 成功の基準を明確にする

   「読みやすい」ではなく、「200字以内」「決定事項をすべて含む」のように確かめられる形にします。

2. 試す方法を用意する

   基準に照らして結果を確かめられる方法を用意します。仕事なら、よくある入力を何件か決めておくだけでも始められます。

3. 最初の案を用意する

   叩き台を書き、結果を見ながら一度に1か所ずつ直します。

同じページは、すべての問題がプロンプトで解決するわけではないとも述べています。応答の速さや費用は、モデルを変えるほうが改善しやすい場合があります。

モデルが変わると結果も変わる

OpenAIのガイドは、モデルの種類で向く書き方が違うと説明しています。推論モデルは大まかな目標でも力を出しやすく、GPTモデルは手順を明示したほうが良い結果になりやすいとされています。

業務システムに組み込む場合は、同じガイドが勧める次の2点も押さえてください。

よくある質問

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