2022年11月、ChatGPTの登場により、人々はまるで他の人と対話するような自然な感覚で、機械とコミュニケーションを取る未来が広がりました。このテクノロジーの革新は、人類が技術との新たな交流方法を模索する中で、驚異的な進歩をもたらしました。機械が人間と同様にコミュニケートできる世界が形成され、これにより人々はより深く、柔軟に情報を共有し、知識を獲得できるようになりました。

ChatGPTの登場により、個々の人々はテクノロジーとの新たな対話体験を通じて、創造的なアイディアや革新的なソリューションを生み出す手段を手に入れました。これは社会全体に変革をもたらし、様々な分野で新たな可能性が開かれました。教育、ビジネス、医療など、あらゆる領域でChatGPTは協力的なパートナーとして活躍し、人間と機械が協力して新たな課題に挑戦する時代を切り拓いています。

1. 生成AIとプロンプトエンジニアリング

コースの生成AIモジュールにおいて、特に重要なトピックの一つが「プロンプトエンジニアリング」です。この手法は、AIモデルが望ましい結果を生成するために、効果的な入力クエリを作成することを目指すものであり、ChatGPTなどのモデルにおいては、入力と出力がテキストで構成される一方で、DALL-EやMidjourneyでは入力がテキストであり、出力が画像であるという異なる形態も考慮されています。

生成AIの分野はまだ2年しか経っていませんが、ChatGPTなどはシンプルで焦点の合ったテキスト入力が、一般的に適切な出力を生成することが既に確認されています。入力の品質が出力の品質に影響するという格言は、テキストからテキストへのモデル（例: ChatGPT）だけでなく、テキストから画像へのモデル（例: DALL-E）にも当てはまります。

特に、プロンプトエンジニアリングはマーケターにとって欠かせないスキルとなっています。マーケティングの領域においても、生成AIモデルを効果的なプロンプトに導くことは、マーケティングを学ぶ学生にとって重要なスキルであり、教育の一環と考えられています。

「コーディングの仕方を学ぶことに興味がない」と感じていた人々にとっても、この感情を克服する時期が到来しています。生成AIにおいて最適な結果を得るためには、すべてのマーケターがプロンプトエンジニア、つまり「言語プログラマー」になる必要があります。では、プロンプトエンジニアとしてのスキルを磨くためにはどのように学ぶべきか、以下にいくつかのアイデアと提案をご紹介いたします。

1.1. プロンプトエンジニアリングの「ヒント」リソース

様々なWebサイト、TikTok、Twitterスレッド、YouTubeビデオ、そしてAI生成の書籍など、数多くのオンラインリソースが存在し、プロンプトを作成するためのヒントが提供されています。これらの情報源は、ジェネレーティブAIとプロンプトエンジニアリングへの一般の関心が爆発的に高まっている中で、価値ある洞察や知識を提供しているものもあります。

しかしながら、この分野への注目が高まる中で、詐欺や疑わしいコンテンツも増加しています。過去数か月間に私が遭遇した中には、迅速なアドバイスを提供すると主張する多くのWebサイトが含まれています。これらのサイトの多くは、性急にまとめられ、利益を追求する傾向があります。価格帯も幅広く、数百ドルから数千ドルまで様々な範囲でサービスを提供しているところも見受けられます。

購入者は注意が必要です。これらのサイトの一部は、完全にChatGPTなどのモデルによって生成されている可能性があります。信頼性や品質を確認せずに高額なサービスに手を出す前に、慎重に検討し、信頼性のある情報源からの指南を得ることが重要です。プロンプトエンジニアリングに関する知識を深めるためには、信頼性の高い情報と実践的なアドバイスに基づいたリソースを利用することが勧められます。

1.2. 自分で調査を行い、信頼できる情報源を探す

プロンプトエンジニアリングに関する信頼性の高い専門家やリソースが数多く存在します。マーケティング担当者は、正確かつ価値のある情報を得るために慎重な調査が必要です。本記事では、プロンプトエンジニアリングの専門家をリストアップするつもりはありません。その点については、今後のニュースレターで詳しくお伝えする予定です。

ただし、マーケティング担当者が必ずチェックすべき二人の専門家がいます。テキストモデルに関する分野ではデータサイエンティストのChristopher Penn、画像モデルに関する分野ではNick St. Pierreです。これらの専門家は、各分野で豊富な経験と専門知識を有しており、プロンプトエンジニアリングに関する貴重な洞察を提供しています。

敬意を表してお知らせいたしますが、読者の皆様にはGenerative AIの「ベストプラクティス」に関する記事や解説については、Future of Marketing Instituteのウェブサイトのコンテンツを積極的にご参照いただくようお勧め申し上げます。これにより、最新かつ信頼性のある情報を得ることができ、マーケティング戦略の向上に寄与することが期待されます。

2. プロンプトエンジニアリングのの一般戦略

より良いプロンプトを開発するには、ChatGPTのような大規模言語モデルの基本原則を理解することが不可欠です。ChatGPTは複雑な数学に深く踏み込まず、確率に基づいて作動し、高度な文補完ツールとして活用されます。例えば、「とても眠いので、（空白）に行きます」という文が与えられた場合、ChatGPTは次の単語が「ベッド」である可能性が高くなります。対照的に、「ワニ」のような単語は、次の単語となる確率が非常に低くなります。

ChatGPTは、マスメディア、書籍、記事、インターネットなどの多様なソースからの数十億ページを使用して構築された広大な確率行列です。出力品質を向上させるには、モデルが考慮する確率の数をプロンプトを処理する際に減らすことが重要です。

次に、マーケティング関連のプロンプトを考えてみましょう。「子供に対する広告の危険性についてブログ記事を書いてください。」 このブログを書くために、ChatGPTは広告、子供、危険の概念を理解するために確率テーブルを参照する必要があります。モデルはリクエストを満たすために多数の確率をふるいにかけなければならないため、短くてあまり説明的でないプロンプトは、より一般的で魅力の少ない出力につながることがよくあります。したがって、ベストプラクティスとして、より良い結果を生み出すためには、思慮深く詳細かつ具体的なプロンプトを作成することがお勧めされます。

2.1. 詳細な「役割」ステートメント

「Role」ステートメントでは、ChatGPTに特定の役割と専門分野を明確に割り当てることが重要です。仮に、ハインツのブランドマネージャーが新しいケチャップに関する消費者の反応を判断するための調査を行いたいと考える場合を想定します。ここでは、新しいケチャップが異なる温度の食品に注がれた際に色が変わる可能性があるという仮定があります。

役割ステートメントにおいては、言語モデルがタスクを遂行するために必要なすべての関連情報を識別できるように、キーワード、専門用語、技術情報、およびフレーズを具体的に含める必要があります。これにより、ChatGPTはガードレールを確立し、確率行列内の関連情報を的確に見つけ出すことが可能となります。

したがって、ハインツのシナリオに適したロールプロンプトは次のようになります。

2.2. 詳細な「タスク」プロンプト

次に、ChatGPTに対して動作させたい「タスクプロンプト」を明確に伝える必要があります。例えば、新しいケチャップに関する一連のテレビコマーシャルに対する消費者の感情的な反応を調査するという目的があると仮定します。ロールステートメントと同様に、タスクプロンプトもできるだけ具体的に詳細に記述することが重要です。

2.3. 追加のプロンプト

さらに、Roleステートメントとタスクプロンプトが与えられた後、ChatGPTに対して応答を生成する際に制約と制限を伝えることで、より優れた情報を得ることが可能です。モデルが考慮すべき複雑さのレベルを指定することも重要です。例えば、ハインツの例では、「消費者の行動をよく理解している経験豊富なマーケティング担当者に適した言葉遣いにする」といった具体的な指示を追加することができます。

さらに、プロンプトを改良するためには、希望する応答の長さ、望ましい声のトーン、具体的な例や例え話の要求、複数の視点を組み込むなど、他のパラメータも入力することができます。これらの指示はChatGPTが生成する内容をより精緻に制御し、期待通りの結果を得る上で役立ちます。

3. 結論

生成AI技術の進化により、プロンプトエンジニアリングはマーケティング担当者にとって重要なスキルとなりました。マーケティング戦略の向上や革新的なソリューションの創出には、プロンプトの質が鍵となります。信頼性の高い情報源からの指導と、プロンプトの詳細な作成によって、生成AIモデルがより価値のある出力を生成することが可能となります。また、役割ステートメントとタスクプロンプトを具体的に設定し、追加のプロンプトでモデルの動作を制御することも重要です。これらの戦略を組み合わせることで、マーケティング担当者はより効果的なプロンプトエンジニアとなり、革新的なマーケティング戦略の開発に貢献することができます。

意思決定の未来がここにあり、それは学際的で AI を活用し、プロンプト エンジニアリングによって促進されます。 それを受け入れる準備はできていますか？効果的なプロンプト エンジニアリング手法について詳しく知りたい場合は、下の記事をクリックして詳細をご覧ください。

プロンプトエンジニアリングは芸術と科学の両方であり、創造性と構造が融合したものであり、正しく行われれば、生成AIの膨大な可能性を解き放つことができます。

しかし、適切な管理システムがなければ、素晴らしい結果をもたらしてくれた1つの完璧なプロンプトを思い出そうとするあまり、深みにはまってしまいがちです。

すべてのAI開発者のワークスペースを想像してください。無数のテキストファイルに保存されたプロンプトの行、完璧なプロンプトを作成する方法に関する研究のタブを重ねたものです。圧倒的だと感じますか？

あなたは一人じゃない。

1. プロンプト管理の背後にある芸術と科学

これを紐解いてみましょう。ChatGPT、DALL-Eなどの生成AIモデルへの依存が高まる中、プロンプトの管理方法は、得られる結果の品質、そして最終的にはAIの機能をいかに効果的に活用できるかに直接影響します。

私たちの多くにとって、プロンプトの管理は簡単に始められます。ここにはGoogleドキュメントがいくつかあり、ブックマークされたページがいくつかあります。しかし、さらに深く掘り下げていくと、さまざまなプラットフォームに散在し、その1つの魔法のプロンプト式、つまり、あなたに畏敬の念を抱かせるコンテンツを配信した式がどこに保存されたかを思い出すのに苦労していることに気づくかもしれません。

そうですね、デジタルの干し草の山をくまなく調べて、最良の結果を返したプロンプトを探しているときに、その絶望感が襲ってきます。誰もが、すべてを頭の中に入れておけると考えたり、綿密に名前を付けたドキュメントで安心したりしながら、十分ではなくなるまで経験したことがあるでしょう。

2. AIConfig: プロンプト管理の救世主!

AIConfigは、生成AIを使用して構築するために特別に設計されたアプリケーションフレームワークです。すべてのプロンプト、モデルパラメーター、およびさまざまなモデルが1つの集中化されたバージョン管理された環境で管理されることを想像してください。

AIConfig GitHub ページ

現実と思うにはあまりに良すぎる？ 全くない！

AIConfigを使用すると、次のことが可能になります：

1. プロンプトのバージョン管理:
開発者にとって馴染みのある構成ベースのアプローチで、プロンプトのさまざまなバージョンを追跡します。

2. モデルを一元化:
異なるAIモデルを使用するために異なるアプリケーションを切り替える必要はありません。これらすべてに1か所でアクセスして管理できます。AIConfigを使用すると、モデル間を簡単に切り替えることができます。

3. パラメーター設定の微調整:
さまざまなモデルパラメーターを繰り返し調整して記録し、タスクに最も効果的な組み合わせを絞り込みます。

4. 他のユーザーとのコラボレーション:
設定を簡単に共有できるため、共同プロジェクトが確実に同期され、効率化されます。

5. 結果の再現:
変更を完全に追跡することで、以前の構成に戻って、特定のプロンプトによって驚くような結果が得られた理由を理解できます。

もう掘り下げる必要はありません。AIConfigでは、すべてのプロンプトと構成がきちんと整理されています。

AIConfig は、ソフトウェア開発の規律を AI プロンプト エンジニアリングの革新にもたらし、開発者にとって強力なツールとなっています。

3. 結論

現在、プロンプトとモデルのパラメーターをどのように管理していますか？以下のコメント欄でストーリー、質問、ヒントを共有してください。すでにAIConfigを使用している場合は、その経験についてもお聞かせください。

デジタルの奥深い世界で作業する中で、プロンプトとモデルの管理はしばしば挑戦的な側面を持っています。AIConfigのような集中化された管理フレームワークは、こうした課題に革新的な解決策を提供してくれます。プロンプトのバージョン管理や異なるモデルの一元化など、これまで手間取っていた作業が容易になります。

AIConfigを利用することで、プロンプトやモデルのパラメーターの微調整がより迅速かつ効果的に行えるようになります。他のユーザーとのコラボレーションも簡単になり、共同プロジェクトの進捗をリアルタイムで共有できます。

コメント欄で皆さんの経験や質問をお聞かせいただければと思います。AIConfigを導入してプロンプト管理の効率を向上させたエピソードや、これまでの課題に対する解決策についてお寄せいただけると嬉しいです。

意思決定の未来がここにあり、それは学際的で AI を活用し、プロンプト エンジニアリングによって促進されます。 それを受け入れる準備はできていますか？効果的なプロンプト エンジニアリング手法について詳しく知りたい場合は、下の記事をクリックして詳細をご覧ください。

プロンプトエンジニアリングには、AIモデルのトレーニングに使用される入力データの微調整のタスクが含まれており、慎重なデータの選択と構造化によって、トレーニングにおいてその有用性が最大限に引き出されます。プロンプトエンジニアリングは、ChatGPTやDALLE-2のようなAIモデルをガイドし、具体的な出力を生成するための入力指示を洗練させることによって機能します。

これは、AIモデルが特定の基準やパラメータと一致するように望ましい結果を生み出すことを確実にするための重要なプロセスです。このブログでは、プロンプトエンジニアリングの技術を習得するための包括的なガイドについて掘り下げていきます。

1. プロンプトエンジニアリングの重要性

プロンプトエンジニアリングの重要性は、AIモデルの精度と性能を向上させる能力にあります。プロンプトエンジニアリングを通じて欠陥を理解することで、開発者はモデルトレーニング中に発生する問題を特定し、対処することができます。

1.1. シンプルな入力をユニークな出力に変換する

さらに、プロンプトエンジニアリングはシンプルな入力をユニークな出力に変換することができ、全体的なモデルのパフォーマンスを向上させます。医療画像などのデータの利用可能性が限られている場合、プロンプトエンジニアリングはトレーニング中に利用可能なデータを最適化することで、最大限に活用します。

1.2. ユーザーの期待とポジティブなユーザーエクスペリエンスの確保

プロンプトエンジニアリングは、ソフトウェアアプリケーションがユーザーの期待を満たし、ユーザーの入力に迅速に応答することでポジティブなユーザーエクスペリエンスを提供するために重要な役割を果たします。ソフトウェアアプリケーションのタイムリーな開発と展開はプロジェクトの成功に寄与し、プロンプトエンジニアリングはAIプロジェクトの重要な側面です。

2. プロンプトエンジニアリングのキャリアー未来のトレンド？

プロンプトエンジニアリングは、自然言語処理の深い理解と創造的なマインドセットを持つ個人にとって興奮する機会を提供するキャリアパスです。AIおよびNLPテクノロジーが産業全体でますます普及する中、熟練したプロンプトエンジニアの需要は上昇することが予想されています。

私たちはAIの新しい時代の瀬戸際に立っており、ChatGPTなどの最先端のツールが分野の進化を牽引しています。AI開発の可能性は無限であり、その周りには熱狂が満ちています。AI革新の最前線に立ちたい人々にとって、プロンプトエンジニアリングはAIの世界で進歩の波に参加する鍵です。企業が言語モデルを採用してユーザーフレンドリーなソリューションを提供する中で、プロンプトエンジニアリングにおける透明性と責任はさらに重要になり、経験豊富なプロンプトエンジニアは非常に価値があります。AIとMLの台頭を考えると、プロンプトエンジニアリングは将来のトップキャリアの選択肢の一つになるでしょう。

3. プロンプトエンジニアになるため：5つのプロンプトエンジニアになるための必須スキル

プロンプトエンジニアの役割は、技術的な専門知識と効果的なコミュニケーションおよび問題解決能力を組み合わせた独自のスキルセットを要求します。この新興の分野が進化し続ける中で、プロンプトエンジニアは以下の5つのキーなスキルを持っている必要があります。

3.1. 強力な口頭および書面でのコミュニケーションスキル

プロンプトエンジニアは、言葉やフレーズを使って効果的にAIシステムとコミュニケーションを取る必要があります。詳細なプロンプトの作成は複雑であり、数百または数千の単語を慎重に選択する必要があります。また、プロンプトエンジニアのクロスディシプリナリーな性質により、開発プロセスでのコミュニケーションと協力が重要です。

3.2.プログラミングの熟練度

プロンプトエンジニアリングは従来のプログラミングとは異なりますが、多くのプロンプトエンジニアはコーディングのタスクに関与しています。これにはAIプラットフォーム自体の開発や、テストやその他の機能の自動化にプログラミングスキルを使用することが含まれます。Pythonなどの確立された言語の熟練度は一般的に期待されます。また、特定のAIプラットフォームと企業の要件に合わせて、API、オペレーティングシステム、およびコマンドラインインターフェースにも精通していることが求められます。

3.3. 以前のプロンプトの経験

プロンプトエンジニアリングの新しさから、以前の経験には固定された基準がありません。しかし、ほとんどの雇用主は、GPTなどの主要なモデルやChatGPTなどのプラットフォームでのAIプロンプトの構築とテストの実績を持つプロンプトエンジニアを求めています。これらの分野での実践的な経験は非常に価値があります。

3.4. AI技術の知識

プロンプトエンジニアにとって言語スキルは不可欠ですが、自然言語処理（NLP）、大規模言語モデル（LLM）、機械学習、およびAI生成コンテンツの開発に対する包括的な理解も必要です。一部の責任においてハンズオンでの参加が必要なため、コーディングとAIプラットフォームの開発に精通していることが重要です。

3.5. データ分析の経験

プロンプトエンジニアの基本的なスキルは、AIプラットフォームで使用されるデータ、プロンプトで使用されるデータ、およびAIの応答で生成されるデータを理解する能力です。データのバイアスを特定し、AIの出力の品質を客観的に評価するためには、データ分析技術とツールの習熟が必要です。雇用主はしばしば、構造化および非構造化データソースを分析する数年の経験を持つ候補者を求めています。

技術的なスキルに加えて、プロンプトエンジニアは問題解決、分析思考、およびクロスファンクショナルなチームとの効果的な協力などのソフトスキルも備えている

必要があります。

4. まとめ

総括として、プロンプトエンジニアリングは重要な約束を秘めた、興奮と迅速に成長している分野です。このガイドに従い、持続的な学習と探求心を忘れずに、個々のスキルを高め、AIの進化に寄与し、自然言語処理と人工知能のダイナミックな世界に貢献できるようになります。

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の定義・業務・責任など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/prompt-engineer-10-year-in-the-future-career/