1. プロンプトエンジニアリングとは何か？
テクニックを詳しく説明する前に、まずプロンプトエンジニアリングの概要を理解しましょう。

簡潔に述べれば、AIモデルが望ましい出力を生成するように導く方法であり、入力クエリや指示を作成する技術です。 ChatGPTの文脈では、効果的なプロンプトエンジニアリングにより、より正確で文脈に即した適切な応答が確保されます。

これは、モデルがユーザーの意図を理解し、ユーザーの期待に合った応答を生成するための指示をモデルに提供することに似ています。プロンプトは、会話のきっかけまたはChatGPTに与える一連の指示と見なすことができます。効果的なプロンプトエンジニアリングが欠如すると、モデルは一般的な応答またはユーザーが期待するものと正確に一致しない応答を生成する可能性があります。ただし、慎重にプロンプトを構築することで、ユーザーはモデルの動作に影響を与え、出力の品質を向上させることができます。

我々が迅速なエンジニアリング手法を掘り下げるとき、このプロセスはコーディングに関するものではなく、AIとの効果的なコミュニケーションに関連しています。プロンプトエンジニアリングを習得することで、技術者以外の専門家もChatGPTのようなAIモデルの可能性を最大限に引き出し、様々なドメインの広範なタスクにおいて利用できる多目的ツールとなります。

2. 5つの ChatGPTのプロンプトエンジニアリング手法における最適化
本パートで、プログラマーでなくとも理解できるよう、プロンプト最適化の15の高度なテクニックを、わかりやすい言葉で説明しました。

2.1. 出力形式の指定
出力形式を指定することで、AIモデルには生成される応答の構造とスタイルに関して明確な指示が与えられます。希望する形式の概要を説明することで、ユーザーは情報の表示方法に影響を与え、出力が特定の基準を満たしているか、またはユーザーが設定した事前定義された標準に準拠しているかどうかを確認できます。

ユーザーが出力形式を指定すると、モデルはユーザーのニーズに最も役立つ方法で情報を整理するようにガイドされます。この手法は、ユーザーが要約、リスト、段落、その他の構造化された形式など、特定のスタイルでの応答を必要とする場合に特に役立ちます。こうした期待を設定することで、ユーザーは過度に冗長な応答や構造化されていない応答を受け取ることを避けることができます。

ベストプラクティス：

• リスト、表、段落、その他の構造など、目的の出力形式を明確に定義します。
• 探している情報の種類に合わせて形式を調整します。
• さまざまな出力形式を試して、特定の使用例に最も効果的な形式を決定してください。

2.2. キーワードの活用

キーワードを使用するためには、問い合わせに欠かせない特定の用語やフレーズをプロンプトに組み込む必要があります。これにより、AIモデルは特定のトピックの関連する側面に注目し、生成される応答が焦点を絞ってニーズに直接応えることが可能となります。
キーワードをプロンプトに統合することは、モデルを目的の情報に誘導する効果的な方法です。これにより、モデルが一般的で無関係な応答を提供する可能性が低減されます。

使用シナリオ:

例えば、金融システムにおけるブロックチェーンテクノロジーの影響について研究している場合、「ブロックチェーン」、「金融業界」、「分散化」などのキーワードを積極的に活用することで、無関係な情報を回避し、特にこれらの側面に焦点を当てた洞察をモデルに提供することができます。

ベストプラクティス：

• お問い合わせに関連する重要な用語やフレーズを特定します。
• 具体的かつ簡潔なキーワードを使用して、モデルの注意を適切に誘導します。
• キーワードのさまざまな組み合わせを試して、生成される応答の焦点を適切に絞り込みます。

2.3. 温度の制御

AIモデルの文脈において、温度の制御とは、応答生成中に「温度」パラメーターを調整することを指します。この温度パラメーターは、モデルの出力のランダム性と創造性のレベルに影響を与えます。温度が低い（例: 0.2）と、より決定的で集中的な応答が得られますが、温度が高い（例: 0.8）と、ランダム性と創造性が高まります。

温度を制御することで、ユーザーは生成された応答の精度と創造性のバランスを微調整することが可能です。ユーザーがより決定的で単純な回答を求める場合、低い温度が有益であり、モデルに不必要な複雑さや曖昧さが生じる可能性が低くなります。一方、より多様で想像力豊かな出力が求められる創造的なタスクでは、高い温度が役立ちます。

例:「クリエイティブなロマンスストーリーを作成してください」。

「ロマンス」というキーワードを使用した後、適切な応答が得られました。しかしながら、より創造的な表現が望まれます。
即効の手法で「温度0.8のクリエイティブな恋愛ストーリーを生み出す」。

2番目のプロンプトでは、明確に温度を0.8に設定し、より創造的で多様な応答をモデルに示しました。応答は以下の通りです。詩的な表現の詳細な使用法に注目してください。ストーリーはより合理的であり、「氷」のテーマをより深く掘り下げています。

ベストプラクティス:

• さまざまな温度値を試して、特定の使用例に適したバランスを見つけてください。
• 正確さと明瞭さが必要なタスクには、より低い温度を使用してください。
• 創造的な作業やさまざまなアイデアを検討する場合には、より高い温度を利用してください。

2.4. 応答長の制限

応答長の制限は、プロンプトエンジニアリング手法の一環であり、生成される応答に含まれる単語、文字、または文の数に制限を課すものです。最大長を定義することで、ユーザーはAIモデルが簡潔で焦点を絞った回答を提供するように誘導し、過度に冗長または長大な回答を防ぐことが可能です。また、モデルが不必要に長大かつ詳細な応答を生成することを防げます。これにより、AIが生成したコンテンツが簡潔かつ消化しやすくなり、ユーザーの簡潔さを好む嗜好に合わせられるようになります。

例: 「データレイクハウスの概念を50語で述べてください。」

使用シナリオ:
科学概念の要約をプレゼンテーション用に準備していると仮定します。相対性理論に関する質問に対する応答を行う際、応答の長さを制限することで、生成される説明が簡潔で、プレゼンテーション スライドに適したものとなるように調整することができます。

ベストプラクティス:

• 希望する応答の長さに関する具体的な指示を、単語、文字、文などの要素に明示的に指定します。
• 問い合わせ内容および必要な詳細度に基づいて応答の長さを調整してください。
• 異なる応答の長さを試し、特定のニーズに最適なバランスを見つけるために検討してください。

2.5. 例を提供する

特定の手法においてプロンプトに例を示すことは、問い合わせに関連する特有の事例、シナリオ、またはケースを含めることを指します。ユーザーが例を提示することで、AIモデルは応答の状況を理解し、より関連性の高い実用的な情報を提供できるように誘導されます。このアプローチは期待を明示化し、モデルの理解を深化させるのに寄与します。

例を挙げることは、意図を明確にし、モデルが調査のニュアンスを確実に把握できるようにするための強力な手段です。例は具体的なリファレンスとして機能し、モデルが特定の要件に密接に適合する応答を生成するのに役立ちます。この手法は、具体的な図や困難な概念を取り扱う場合に特に効果的です。

例：
ChatGPTを活用してコンテンツ マーケティングにおけるコンテンツ戦略を策定する際、プロンプトの作成を想定します。具体的には、SEO キーワードの定義に焦点を当てた例を挙げます。

ここでは、ChatGPTの応答に関するいくつかの例を追加し、これを最適化いたしましょう。
最適化されたプロンプトに対するChatGPTの応答を含む例は以下のとおりです。

使用シナリオ:
ChatGPTを利用してプログラミングの概念を理解する場面を考えてみましょう。モデルを適切に導くためには、特定のコーディングの課題に関連する具体的な例を提供し、単なる正確性だけでなく、プロジェクトの実際のコンテキストに基づいた説明を示すことが求められます。

エゾイックベストプラクティス:

• 探している例の種類を明確に説明します（実際のプロジェクト例や業界固有のケースなど）。
• モデルの文脈における理解を深めるために、特定の問い合わせに関連する例を具体的に挙げてください。
• 異なる種類の例を試してみて、最も効果的な伝達方法で期待を伝えることが求められます。

3. まとめ
全般的に、AIの潜在的な可能性を最大限に引き出すためには、AIプロンプトエンジニアリングの習得が必要です。AIシステムの微調整、ユーザーエクスペリエンスの向上、およびイノベーションの推進におけるその重要性は、どれだけ強調しても過大ではありません。従って、この新たで革新的な進展を確実に取り入れ、現在のトレンドに追いつき、この先端技術がもたらす利点を最大限に活かすことが求められます。

AIの成果を向上させるための手法がまだ不明瞭な場合は、Miichisoftと提携して当社の迅速なエンジニアリングサービスを利用することが、状況を劇的に変える可能性があります。また、Miichisoft には、プロンプトエンジニアリングガイドに関する詳細な知識を提供しているブログコンテンツがあります。興味がある場合は、こちらのリンクをクリックして参照してください。
参考リンク：https://miichisoft.com/how-to-implement-prompt-engineering-guide/