過去一年間、ユーザーエクスペリエンスを担当する専門家達が、倫理的側面からシステム設計に至るまで、人工知能という分野に深い関わりを持っていることを目の当たりにしてきました。しかしながら、多くの専門家が注目していないのは、"プロンプトエンジニアリング"と呼ばれる分野であるかもしれません。これは習得すべき重要なスキルであり、あなたのスキルセットにこれを加えることをお勧めします。

人工知能は技術界に画期的な変化をもたらし、その影響は今後も続いていくでしょう。そして、この変化は私たちの働き方にも大きな影響を与えるかもしれません。新しいテクノロジーがもたらす変化は必ずしも悪いものではなく、むしろ新しい技能を磨く機会を提供してくれます。

AIを職業に取り入れたいと考えているだけの方でも、新しい技術への単なる関心があるだけの方でも、プロンプトエンジニアリングは理解を深める素晴らしい出発点です。この記事を通して、プロンプトエンジニアリングが何であるか、それがなぜ皆さんにとって有益なのか、またそのスキルを身につけるためには何が必要かをご紹介しましょう。

1. プロンプトエンジニアリングとは

プロンプトエンジニアリングの専門家は、大規模言語モデル（LLM）が望ましい結果を出力するために、適切な入力プロンプトの設計に特化しています。彼らは、リーダーシップを発揮してAIツールを指揮し、目指す品質を達成するために精密な指示を構築します。例えば、チームメンバーにマーケティングメールの作成を依頼する際、その目的とねらいが明確であることを保証するように、プロンプトエンジニアも類似のアプローチをとります。その主な任務は、AIが正しい方向へと導かれることを確実にすることにあります。

プロンプトエンジニアになるためには、AIシステムと人間の言語に対する深い理解が不可欠です。自然言語処理は、これらのシステムが人間の言語を解釈し対話することを可能にするAI技術の一環です。私たちはLLMが求める情報を正確に提供するための質問の仕方を微調整する技術を磨くことで、効果的なプロンプトエンジニアとして機能できるようになります。

2. プロンプトエンジニアリングの創造的適性

プロンプトエンジニアを目指すにあたって、必ずしも高度なコーディング技術が求められるわけではありません。そのような技術があれば役立つかもしれませんが、実際にはプロンプトエンジニアリングには、優れたコミュニケーション能力と高い認知スキルを有する人々が適しています。

自然言語処理に取り組むことは、言語が引き起こす混乱のあり方に精通している必要があることを意味します。 コンテキストの理解が重要になります。 情報やプロセスを明瞭で分かりやすい方式で伝達する技術は、多くのユーザーエクスペリエンス担当者が長年にわたって磨き上げてきたスキルであります。 これが、なぜプロンプトエンジニアリングがデザインの演習に類似しており、時に「プロンプトデザイン」と称されることがあるのかという理由かもしれません。

以下のことを想像してみてください。ユーザーエクスペリエンスに携わっている現在、ユーザーが次のアクションを確実に理解できるように、複数のプロトタイプでテストを重ねているかもしれません。あるいは、フローの特定のステップでユーザーが直面している難題の原因を解明するための調査を行っているかもしれません。もしかすると、ユーザーが一点から別の点に視覚的にスムーズにナビゲートできるようにデザインを調整しているかもしれませんし、メッセージをできる限りクリアに伝達するために、言葉選びに注意を払いながらコンテンツを制作している可能性もあります。

ユーザーエクスペリエンスの職務においては、複雑な情報をユーザーが簡単に理解できる形に凝縮することが常に求められます。 そのような経験を通じて、あなたは既に大規模言語モデル（LLM）と効果的にコミュニケーションを取るために必要なスキルセットの一部を身につけているかもしれません。

3. AIとプロンプトエンジニアリングの責任

将来的には、AIが自己プロンプトによって何らかの行動を起こすことが実現可能になるかもしれません。しかし現在のところ、プロンプトエンジニアリングに精通した人材がテクノロジー企業にとって依然として有益であることは間違いありません。なぜなら、これらの企業はAIツールを効率的に活用したいと考えているからです。

もちろん、あなたが達人になる必要はありません — 既に行なっている作業にプロンプトエンジニアリングを簡単に応用できる方法はたくさんあるはずです。しかし好むと好まざるとにかかわらず、この技術は将来のすべてのUXデザイナーの作業方法に影響を及ぼします。これらのツールの活用方法を学ぶことは、現在の作業をより上手くこなせるようにするだけでありません。それは履歴書に書き加えるべきスキルの一つになりますし、特にUXの分野で働いている場合はなおさらです。

例えば、AIはユーザーリサーチのプロセスを合理化することができます。何時間もユーザーフィードバックを精査する代わりに、AIツールはプロセスを自動化し、さらにオーディエンスの感情を検出することができます。

Grammarlyを使用したことがあるなら、これに馴染みがあるかもしれません。Grammarlyは主語と動詞の一致のような点をチェックするだけでなく、文章のトーンを「断定的」や「形式的」といった形で示します。研究のプロセスでAIを活用することは、直接的なユーザーフィードバックのトーンをより大規模に分析し、製品に対するユーザーの感情を明らかにする手助けをします。

コンテンツ制作からユーザー行動の予測まで、UX作業をサポートするためにAIツールを活用する方法は無数に存在します。重要なのは、この技術によって仕事が危険にさらされるかどうかを心配するのではなく、それらを自分の利益に活かす方法を学ぶことです。

4. 結論

プロンプトエンジニアリングはUXデザイナーにとって重要なスキルであり、人工知能(AI)の効果的な活用に不可欠であると言えます。AIツールはユーザーエクスペリエンスの仕事を支援し、研究とデザインのプロセスを合理化するために利用できるため、これらの技術を習得して活用する方法を学ぶことで、UXデザイナーは現在の仕事を向上させられるだけでなく、将来的なキャリアにも有益なスキルを追加することができます。

プロンプトエンジニアリングのスキルは、UXの分野で働く者にとって履歴書に加える価値のあるものですし、AIによる仕事の自動化が進む未来においても、この分野の専門知識が求められるでしょう。よって、プロンプトエンジニアリングは有用かつ重要な技術であり、UXデザイナーはこれを積極的に学び、自身の作業に取り入れるべきです。

AIの生成技術の進展に関心を寄せる方は、このブログをご覧いただくと詳細がわかるでしょう。

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。

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参考リンク：https://miichisoft.com/how-to-implement-prompt-engineering-guide/

1. プロンプトエンジニアリングの登場
人工知能（AI）の領域は目覚ましい進展を遂げています。コンピュータービジョンから予測モデルまで、AIの成長は著しく、2030年までに世界市場は16億ドル近くに達すると予測されています。
特筆すべき進歩の一つは、生成AIツールの台頭です。これらのシステムは以前から存在していましたが、AIが実際のシナリオで本格的に普及したのは、OpenAIとMicrosoftの協力でChatGPTがリリースされてからでした。ChatGPTは2022年末にローンチされ、急速に拡大し、数か月で月間ユーザー数が1億人に達しました。

しかし、AIツールの有効性にもかかわらず、生成AIアプリケーションで優れた成果を達成することは、プロンプトエンジニアリングとして知られるプロセスに適切にデータを入力することほど簡単ではありません。

本包括的ガイドは、プロンプトエンジニアリングの本質を掘り下げ、その重要性を解明し、その応用を示す様々な実践例を紹介します。

2. プロンプトエンジニアリングとは何か？
プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）の改良プロセスを指します。巧みな入力プロンプトの作成は、これらのモデルが入力からコンテキスト情報を理解し、その後必要な出力を提供するのに役立ちます。
この取り組みには、創造性、言語モデルの深い理解、正確な単語選択と配置が要求されます。これらの側面は出力に大きな影響を与えます。会話設定で使用されるLLMは会話履歴を保持し、プロンプトチェーンを構築して出力を微調整できます。

3. 生成AIにおけるプロンプトエンジニアリングの極めて重要な役割
生成AIは、適切なコンテキストがなければ誤った結果をもたらしたり、説得力のある虚偽を広めたりする可能性があります。適切なコンテキストと情報を生成AIモデルに提供することで、迅速なエンジニアリングがこれらの課題を解決し、優れた結果を保証します。
プロンプトエンジニアリングの重要性には、次のような側面が含まれます。

• 制御と意図: 入力を通じて意図を明確にし、AIの応答を指示します。
• ターゲットを絞った出力: 仕様に従って出力を調整し、フォーマットします。
• バイアスの軽減: トレーニングデータに由来する人間のバイアスを防ぎます。
• 一貫性と関連性: AIが正確で一貫性のある関連性の高い結果を生成することを保証します。
• ユーザーエクスペリエンスの強化: 目的の出力を容易にするプロンプトを調整して、シームレスなユーザーエクスペリエンスを作成し、ユーザーがAIプロンプトを自分で試す必要性を軽減します。

4. プロンプトエンジニアリングの実例
大規模な言語モデルと迅速なエンジニアリングの組み合わせは、多岐にわたる実際のアプリケーションにおいて有用性を示しています。以下はいくつかの注目すべき例です。

• プロンプトエンジニアリングの理解：定義と実際の応用LLMを使用して記事の要約や翻訳を促進します。
• チャットボットと仮想アシスタント: 顧客サポートを強化したり、リアルタイム情報を提供したりします。
• コンテンツ生成: 特定のコンテンツタイプを生成するようにAIに指示します。
• 質問応答システム: ユーザーの質問に対して有益な回答を提供します。
• 言語の理解と生成: 専門分野向けのAIの微調整など。

これらの事例は、プロンプトエンジニアリングの可能性と、AI 駆動型アプリケーションの未来を形作る上でのその役割を示しています。

5. まとめ
プロンプトエンジニアリングは、生成 AI テクノロジーを実際に使用したいと考えている企業や、日常業務を支援してくれるアシスタントを必要としているフリーランサーにとって重要なスキルです。
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