AIプロンプトとは何ですか?

チャットボットに質問を入力して「うーん、ちょっと違うな」と、AIプロンプトの真髄に触れたと言えるでしょう。素晴らしい結果を得るには、魔法を使うよりも、どのように質問するかが重要です。いくつかのシンプルなパターンを使うだけで、モデルに文章を書かせたり、推論させたり、要約させたり、計画を立てさせたり、さらには自分の仕事を批評させたりすることができます。そして、言葉遣いを少し変えるだけで、すべてが変わることもあります。😄

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AIプロンプトとは何ですか？🤖

AIプロンプティングとは、生成モデルが実際に望む出力を生成するよう導く入力を作成する手法です。これは、明確な指示、例、制約、役割、さらには目標フォーマットなどを意味します。言い換えれば、モデルがまさに必要なものを提供できるように会話を設計するということです。権威あるガイドでは、プロンプトエンジニアリングとは、明瞭性、構造、反復的な改良を重視し、大規模な言語モデルを導くためのプロンプトを設計・改良することであると説明されています。[1]

正直に言うと、私たちはAIを検索ボックスのように扱うことがよくあります。しかし、これらのモデルは、タスク、対象者、スタイル、そして受け入れ基準を指示することで最も効果的に機能します。これがAIによるプロンプティングの要点です。

優れた AI プロンプトの条件 ✅

• 明確さは巧妙さに勝る- シンプルで明確な指示は曖昧さを減らす。[2]

• コンテキストは重要です- 背景、目標、対象者、制約、さらには文章のサンプルも提供してください。

• 伝えるだけでなく、見せること。いくつかの例を挙げることで、スタイルとフォーマットを定着させることができます。[3]

• 構造が役立ちます- 見出し、箇条書き、番号付き手順、出力スキーマがモデルをガイドします。

• 素早く反復する– 返された情報に基づいてプロンプトを改良し、再度テストします。[2]

• 懸念事項を分けて、まず分析を求め、次に最終的な答えを求めます。

• 正直さを認める- モデルに「わかりません」、必要なときに足りない情報を尋ねたりするように促します。[4]

これらはどれもロケット科学ではありませんが、その複利効果は現実です。

AIプロンプトのコアとなる構成要素🧩

1. 指示
   仕事内容を明確に述べます。プレスリリースの作成、契約書の分析、コードの批評などです。

2. コンテキストに
   は、対象者、トーン、ドメイン、目標、制約、および機密性の高いガードレールが含まれます。

3. 例
   シェイプのスタイルと構造に 1 ～ 3 個の高品質サンプルを追加します。

4. 出力形式は
   JSON、テーブル、または番号付きプランのいずれかです。フィールドは具体的に指定してください。

5. 品質基準
   「完了」を定義します: 正確性の基準、引用、長さ、スタイル、避けるべき落とし穴。

6. ワークフローのヒント ステップ
   ごとの推論や下書きしてから編集するループを提案します。

7. フェイルセーフ：
   「わかりません」と言うか、明確にするための質問をする許可。[4]

ミニビフォーアフター
ビフォー： 「新しいアプリのマーケティングコピーを作成してください。」
アフター： 「あなたはシニアブランドコピーライターです。時間節約を重視する多忙なフリーランサー向けに、ランディングページの見出しを3つ作成してください。トーンは簡潔で、信頼性が高く、誇張表現は避けてください。5～7語。見出しと「効果的な理由」表形式。逆張りの選択肢を1つ含めてください。」

実際に使用する AI プロンプトの主な種類 🧪

• 直接的な指示
  最小限のコンテキストで単一の指示を出す。速いが、時に不安定。

• 少数のショットで促す：
  パターンを教えるためにいくつかの例を挙げます。フォーマットとトーンに最適です。[3]

• ロールプロンプト
  上級編集者、数学の家庭教師、セキュリティレビュー担当者などのペルソナを割り当てて、行動を形成します。

• 連鎖プロンプト
  モデルに、計画、草稿、批評、修正という段階的に考えるように依頼します。

• 自己批評の促し
  モデルに基準に照らして自身の出力を評価させ、問題を修正させます。

• ツールを認識したプロンプト
  モデルがコードを参照または実行できる場合、それらのツールをいつどのように使用するかをモデルに指示します。[1]

• ガードレール付きプロンプト
  安全上の制約と開示ルールを組み込み、リスクのある出力を削減します。たとえば、ボウリング場のバンパーレーンなどです。少しうるさいですが便利です。[5]

効果的な実践的なプロンプトパターン🧯

• タスク サンドイッチ
  タスクから開始し、途中でコンテキストと例を追加し、最後に出力形式と品質基準を再度述べます。

• 批評家、そしてクリエイター
  最初に分析や批評を求め、次にその批評を組み込んだ最終的な成果物を要求します。

• チェックリスト駆動型
  チェックリストを提供し、モデルが最終決定する前に各ボックスを確認するように要求します。

• スキーマファースト
  JSONスキーマを与え、モデルにそれを入力させます。構造化データに最適です。

• 会話ループ：
  モデルに3つの明確化のための質問を促し、その後、話を進めます。一部のベンダーは、このような構造化された明確さと具体的さを明確に推奨しています。[2]

ちょっとした調整で大きな変化が生まれます。すぐに分かりますよ。

AI プロンプト vs 微調整 vs モデルの切り替えのみ 🔁

時には、より良いプロンプトで品質を改善できることもあります。しかし、最速の解決策は、別のモデルを選択するか、ドメインに合わせて軽いファインチューニングを加えることです。優れたベンダーガイドでは、いつエンジニアにプロンプ​​トを出すべきか、いつモデルやアプローチを変更すべきかが説明されています。簡単に言うと、タスクの枠組みと一貫性のためにプロンプ​​トを使用し、ドメインスタイルや大規模な安定した出力のためにファインチューニングを検討しましょう。[4]

ドメイン別のプロンプト例 🎯

• マーケティング
  担当のシニアブランドコピーライターです。時間節約を重視する多忙なフリーランサーに送るメールの件名を5つ書きましょう。45文字以内で、インパクトのある内容にし、感嘆符は避けてください。「件名」「理由」の2列の表に出力してください。常識を覆すような、意外性のある選択肢を1つ含めてください。

• プロダクト
  マネージャーの皆さん、これらの生のメモを、明確な問題定義、想定される状況（Given-When-Then）に基づいたユーザーストーリー、そして5段階のロールアウト計画にまとめましょう。不明確な前提があれば、フラグを立てましょう。

• サポート：
  このイライラした顧客からのメッセージには、解決策を説明し、期待を伝える落ち着いた返信にしましょう。共感を維持し、非難を避け、役立つリンクを1つ含めましょう。

• データ
  まず、分析における統計的仮定を列挙してください。次に、それらを批判してください。最後に、番号付きの計画と短い擬似コード例を用いて、より安全な方法を提案してください。

• 法律
  専門家ではない方のために、この契約書を要約してください。箇条書きのみで、法的助言は不要です。補償、解約、知的財産権に関する条項は、分かりやすい英語で明記してください。

これらは調整可能なテンプレートであり、厳格なルールではありません。当たり前のことかもしれませんが、それでもです。

比較表 - AI プロンプトのオプションとその優れた点 📊

はい、テーブルが少し平らでないのは確かです。現実世界もそうです。

AIプロンプトにおけるよくある間違いとその修正方法 🧹

1. 漠然とした質問：
   もしプロンプトが肩をすくめるような感じなら、出力も同じように聞こえます。対象者、目標、長さ、形式を追加してください。

2. 例がない
   非常に具体的なスタイルが必要な場合は、例を挙げてください。たとえ小さなものでも構いません。[3]

3. プロンプトの過剰な負荷：
   構造のない長いプロンプトはモデルを混乱させます。セクションや箇条書きを使用してください。

4. 評価を省略する
   事実の主張、偏見、省略がないか常に確認する。適切な場合は引用を促しなさい。[2]

5. 安全性を無視する
   信頼できないコンテンツを呼び出す可能性のある命令には注意が必要です。プロンプトインジェクション攻撃や関連する攻撃は、外部ページを閲覧したり、外部ページから情報を取得したりする際に現実的なリスクとなります。防御策を設計し、テストを実施してください。[5]

推測せずにプロンプ​​トの品質を評価する📏

• 
  正確性、完全性、トーン、形式の準拠、使用可能な出力までの時間など、成功を事前に定義します

• チェックリストまたはルーブリックを使用して、
  最終結果を返す前にモデルに基準に対する自己採点を依頼します。

• 除去して比較する
  プロンプト要素を一度に 1 つずつ変更し、その違いを測定します。

• 別のモデルや温度を試してみましょう
  。モデルを切り替えたり、パラメータを調整したりすることが、最も早く成果を上げる方法となる場合があります。[4]

• エラーパターンを追跡する：
  幻覚、スコープクリープ、不適切な対象者。これらを明確にブロックする対策プロンプトを作成します。

AIプロンプトにおける安全性、倫理性、透明性 🛡️

適切な指示には、リスクを軽減する制約が含まれます。デリケートなトピックについては、信頼できる情報源への引用を求めましょう。ポリシーやコンプライアンスに関わる事項については、モデルに引用するか、あるいは後回しにするかを要求しましょう。確立されたガイドでは、明確で具体的な指示、構造化された出力、そして反復的な改善を、より安全なデフォルトとして一貫して推奨しています。[1]

また、ブラウジングコンテンツや外部コンテンツを統合する際には、未知のウェブページを信頼できないものとして扱いましょう。隠されたコンテンツや敵対的なコンテンツは、モデルを誤った判断に誘導する可能性があります。こうしたトリックに対抗できるプロンプトやテストを構築し、重要な回答については人間による確認を徹底しましょう。[5]

強力な AI プロンプトのためのクイック スタート チェックリスト ✅🧠

• タスクを一文で述べます。

• 対象者、トーン、制約を追加します。

• 1～3 個の短い例を含めます。

• 出力形式またはスキーマを指定します。

• まず手順を尋ね、次に最終的な答えを尋ねます。

• 簡単な自己批評と修正を求めます。

• 必要に応じて、説明のための質問をしてみましょう。

• 見つかったギャップに基づいて繰り返し実行し、勝利のプロンプトを保存します。

専門用語に溺れることなく、もっと学べる場所🌊

信頼できるベンダーのリソースは、ノイズを排除します。OpenAIとMicrosoftは、例とシナリオのヒントを含む実践的なプロンプトガイドを提供しています。Anthropicは、プロンプトが適切な場合と、他の方法を試すべき場合を説明しています。単なる雰囲気ではないセカンドオピニオンが必要な場合は、これらのリソースをざっと読んでみてください。[1][2][3][4]

長すぎて読んでないけど最終的な感想🧡

AIプロンプトは、賢くも文字通りの機械を、役に立つ協力者に変える方法です。仕事内容を伝え、パターンを示し、フォーマットを確定させ、品質基準を設定します。少し繰り返します。これで完了です。あとは練習とセンス、そして少しの粘り強さです。考えすぎてしまうこともあれば、指定が不十分なこともあり、ボウリングのレーンに関する奇妙な比喩を思いついて、それがほぼうまくいくこともあるでしょう。それでも諦めずに続けましょう。平均的な結果と優れた結果の違いは、たいてい、たった1つのプロンプトの違いだけです。

参考文献

1. OpenAI - Promptエンジニアリングガイド：続きを読む

2. OpenAI ヘルプセンター - ChatGPT のプロンプトエンジニアリングのベストプラクティス:続きを読む

3. Microsoft Learn - プロンプトエンジニアリングテクニック (Azure OpenAI):続きを読む

4. Anthropic Docs - プロンプトエンジニアリングの概要:続きを読む

5. OWASP GenAI - LLM01: プロンプトインジェクション:続きを読む

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