生成AIは、研究、学習、創造性、ユーザーインタラクションにおいて強力なツールとして登場しています。成功する生成AIインターフェイスの核心にはプロンプトがあります。それは適切な質問を投げかけ、望ましい答えを引き出す技術です。AIシステムには人間の直感が欠けていますが、効果的なプロンプトを作成するには、正確な文言、構造化された書式設定、明確な仕様が必要です。多くの場合、直接的な言葉遣いに慣れているAIシステムを混乱させる可能性があるため、スラング、比喩、社会的なニュアンスを避けることが重要になります。

                            『効果的なプロンプトを作成するための10つの戦略』

AIツールの利用はすべてのユーザーに開かれていますが、優れたプロンプトを作成するには専門知識が必要です。ユーザーは、期待される結果についての明確なビジョンと、複雑さや制限を含むAIシステムについての深い理解を持っている必要があります。

この課題は、見かけの複雑さを超えて広がります。ここでは、生成AIツールの影響力のあるプロンプトを生成するための重要なガイドラインを示します。

1. 目的を定義する
効果的なプロンプトエンジニアリングは、どのような質問を提起するか、最適な結果を得るためにそれらの質問をどのように構成するかを理解することにかかっています。ただし、ユーザー自身が目的を明確にしていない場合、この努力は無駄です。
AIツールを使用する前に、インタラクションの目標を明確に定義し、予想される結果の概要を説明します。望ましい結果、視聴者の理解、必要なシステムアクションを決定して戦略を立てます。

2. 構造化されたフォームを採用する
AIシステムはカジュアルな言語を理解できますが、複雑なリクエストは、システムの設計に合わせた構造化された詳細なクエリの恩恵を受けます。
迅速なエンジニアは、さまざまなモデルに要求される多様な形式とフォーマットを把握する必要があります。一部のツールには特定の優先構造があります。たとえば、Kajabiは次のような形式を提案しています。「のように行動する」+「書く」+「目的を定義する」+「理想的な形式を定義する」。

3. 明瞭さが鍵
AIには心を読む能力がありません。プロンプトで提供された情報のみに基づいて動作します。
望ましい結果に焦点を当てて、明確で実行可能なリクエストを作成します。たとえば、「満潮は何時ですか?」などの漠然とした質問は避けてください。代わりに、「2023年8月31日のマサチューセッツ州グロスター港の満潮時刻は何時ですか?」と詳細を指定します。

4. 長さに注意する
多くのAIインターフェイスには柔軟な文字制限がありますが、過度に長いプロンプトはAIシステムの処理能力に影響を与える可能性があります。
文字数の制限を認識し、すべての重要なパラメータを含む簡潔なプロンプトを目指してください。

5. 言語の正確さ
AIシステムには精度が要求されます。あいまいな言語、スラング、または比喩は、これらのシステムを混乱させる可能性があります。
明確で直接的な言葉を選び、曖昧さを明確にし、カラフルな表現を選びます。このような言語を意図的に使用すると、興味深い結果が得られる場合もありますが、通常は予測できない結果が生じます。

6. 自由回答型クエリ
長大かつ複雑なクエリには、時に曖昧または矛盾する用語が含まれることがあります。たとえば、「詳細」と「要約」という言葉が共に使用されたクエリは、AIモデルに対して期待される詳細度や出力の長さに関する矛盾した情報を与える可能性があります。プロンプトエンジニアは、すべての用語が整合性を保つよう、クエリの構築を慎重に検討します。

7. 文脈上の手がかり
特定の対象や目的に沿ったAIの出力を導くため、プロンプトにはコンテキスト要素を含めることが重要です。例えば、「3年生向けに熱力学の3法則を説明する」というように対象読者を指定すると、出力の深さや複雑さが変化します。

8. 出力長の定義
AIは創造性を持ちながらも、出力の長さの期待値を設定することで応答を効率化できます。ただし、単語や文字の厳密な制限はAIにとって困難です。具体的な数値よりも、「2文または3文で回答してください」といったおおよその指針を提供する方が効果的です。

9. 矛盾する用語を避ける
複雑なプロンプト内での矛盾する用語を避けることは、プロンプトの明瞭さを高める上で重要です。例えば、「詳細」と「要約」などの曖昧で矛盾した用語を同時に使用すると、AIモデルが詳細レベルと出力の長さについて混乱する可能性があります。プロンプトエンジニアは、使用されるすべての用語が整合性を持つよう、プロンプトの構築を丹念に見直します。

10. 句読点を使用して複雑なプロンプトを明確にする
句読点を適切に使用することで、AIの理解のために複雑なプロンプトの曖昧さを取り除くことができます。人間がテキストを理解するために句読点に頼るのと同様に、AIも複雑なプロンプト内での適切なカンマ、引用符、改行が情報を解析・処理するのを助けます。

11. まとめ
要約すると、プロンプトエンジニアリングの未来は希望に満ちています。 私たちが言語、テクノロジー、創造性の融合をナビゲートするとき、プロンプト エンジニアの役割が AI との相互作用を大きく形作ることになります。
Prompt Engineering の将来とトレンドについて詳しく知りたい場合は、このリンクをクリックして詳細をご覧ください。
参考リンク：https://miichisoft.com/importance-of-engineering-and-its-trend/