プロンプトエンジニアリングとは？具体例や応用手法も徹底解説

プロンプトエンジニアリングとはどういう技術？

ChatGPTの登場により話題に上がっているプロンプトエンジニアリングという技術について、出てきたばかりで分からない方も多いのではないでしょうか。同じく話題に上がっているプロンプトエンジニアという職種と合わせて、どのようなものか知っておきたいと思う方も多いはずです。

本記事では、プロンプトエンジニアのコア技術であるプロンプトエンジニアリングについて、その基礎知識や具体的な手法を説明するとともに、どのようにして学べば良いかも解説していきます。

対話型AIから求める回答を引き出す指示や命令を設計

まず結論から言うと、プロンプトエンジニアリングとは、ChatGPTのような対話型AIから、ユーザーが求める回答やアウトプットを引き出すための指示や命令の設計技術を表しています。

AIに与える指示や命令が日本語を含む通常の言語形式となっていることから、コーディングやアルゴリズムを設計するわけではなく、エンジニア専門スキルが必須でない点が特徴的です。

ここからはまず、プロンプトエンジニアリングの基礎や必要スキルを説明しつつ、具体的な技術手法についてや学習方法を解説していきます。同技術をコアとしたプロンプトエンジニアを目指したいと思う方は、まず同技術の基礎を勉強することをスタートとすることが良いでしょう。

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プロンプトエンジニアリングとは

まずはプロンプトエンジニアリングの基礎について説明します。基礎知識や必要なスキルを説明したのちに、プロンプトエンジニアの年収についても考察していきます。

プロンプトエンジニアリングとはどのような技術なのでしょうか。前述した通り、対話型のAIからユーザーが求める回答やアウトプットを得るための指示や命令の設計技術を表しています。

ここで言う指示や命令はプロンプトと呼ばれ、このプロンプトを状況に応じて新しく作り出し、誰でも再利用可能なようにテンプレートを作ることが本技術の目的です。プロンプトエンジニアリングは上記を通じて、対話型AIを使用するユーザーの利便性を向上させる役割があると言えるでしょう。

またそれだけでなく、プロンプトの設計とAIへのインプットを通してAIそのものの性能を改善するという役割も担っています。対話型AIをより賢く育てる方法を模索することもプロンプトエンジニアリングの活用で達成することができます。

プロンプトエンジニアリングを使いこなすためには、どのようなスキルが必要なのでしょうか。本技術の中心となるプロンプト設計は、大半のエンジニアに必要なプログラミング言語の知識がなくとも行うことができます。

ただし、AI技術をベースとしている技術であるため、そのベースとなる大規模言語モデル（LLM）に関しての知識や仕組みへの理解は必須と言えるでしょう。加えて、より良いプロンプト設計には膨大な試行データをもとにした分析も必要です。

統計学に基づいたデータ分析スキルも求められることもあり、分析のためにPythonなどのプログラミング言語を知っておくとよいでしょう。

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プロンプトエンジニアリングをコア技術とする職種として、プロンプトエンジニアがあります。この職種の年収はどの程度と予想されるのでしょうか。近い職種として製品開発／研究開発エンジニアを例に取り、考えてみます。

製品開発／研究開発エンジニアの年収は「マイナビエージェント職種図鑑」での平均年収は477万円（※2023年5月執筆時点）、経済産業省2017年発表の「IT関連産業の給与等に関する実態調査結果」から近い職種のエンジニア/プログラマを参考にすると、平均年収592万円と分かりました。

国税庁2020年発表の「民間給与実態統計調査」における民間企業平均年収は433万円なので、プロンプトエンジニアは一般平均年収よりも、やや高めであると推測できます。

出てきたばかりのプロンプトエンジニアがどの程度の年収になるかは予想することしかできません。しかし、一例として海外では4,000万を超える年収が提示されたこともあるため、報酬に関しては期待が持てる職種と考えられるでしょう。

【参考】：マイナビエージェント職種図鑑 ※【平均年収 調査対象者】2020年1月～2020年12月末までの間にマイナビエージェントサービスにご登録頂いた方 【参考】：IT関連産業における給与水準の実態① ~ 職種別（P7） 【参考】：民間給与実態統計調査-国税庁

プロンプトエンジニアリングの手法

ここからはプロンプトエンジニアリングについてさらに掘り下げ、その具体的な手法を解説していきます。プロンプト作成は文章を作成するだけのように見えますが、その方法には名前が付けられています。

プロンプト作成自体のイメージがはっきりと湧かない方も多いでしょう。まずは、プロンプト作成とは具体的にどのようなものかを説明します。

例えば、AIにChatGPTとは何かを簡潔な要約文として回答してほしいとします。このとき「ChatGPTとは何かを簡潔に要約してください」というプロンプトをAIに与えたとしても、求める回答通りに得られる可能性は高くありません。

「簡潔に」という指示は人によって捉え方は様々であり、AIも同様で適切なプロンプトではないからです。この場合では、「300文字以内で4文節以上、一般的な定義とどのように使われているかを交えて」という指示にすれば、求める回答が得られ易くなり、適切なプロンプトを作成できたと言えるでしょう。

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次にプロンプト作成の手法について、プロンプトエンジニアリングの観点から定義されている手法を紹介していきます。

▪Zero-shot プロンプティング 何の事前情報もなしにAIへ質問を投げかけるプロンプトを指します。普段、多くの方がChatGPTを使用する際には大抵この手法で質問をしているでしょう。事前に多くの質疑応答から学習しているAIであれば、この手法でも精度良く回答をすることも可能です。

▪Few-shot プロンプティング Zero-shotとは異なり、事前に具体例や解答例を与えることで回答の精度を上げる手法です。例えば以下のようなプロンプトが挙げられます。

「ACEGIの次はK HJLNPの次はR では、KMOQの次は？」

このプロンプトでは事前に法則性を伝えることで、正しい回答へAIを導いています。

▪Chain-of-Thought プロンプティング 回答例を与えるだけでなく、その中でステップを追って考えさせる手法です。基本的にはFew-shotとの組み合わせで使われ、似ているようにも見えますが、回答の考え方をさらに例としてAIに提示する点が異なります。

「ACEGIの次はK なぜならACEGIはアルファベット順を2個飛ばしで並んでおり、Iの2個先はKであるからである。 では、KMOQの次は？」

このプロンプトでは具体的な考え方を順を追ってAI に説明することでさらに高い精度で回答を得ることができます。

【参考】：プロンプトエンジニアリング技術

プロンプト作成の手法を学んでいくことはもちろん重要ですが、回答を生成するAIの使い方も重要です。プロンプトエンジニアリングにおいて、対話型のAIによる回答結果を左右するパラメータが2種類あります。

1つは「Temperature」で表される温度です。このパラメータが高いと回答のランダム性が増し、より多様な回答が得られるようになります。QAのように常に正しい回答を求める場合にはこのパラメータは低い値を設定することが望まれるでしょう。

もう1つは「Top_p」と呼ばれる核サンプリングです。この値も温度と同じく、高ければより多様な回答が生成され、逆に低ければ事実に基づいた正確な回答をAIは生成するようになります。

プロンプトエンジニアリングの学習方法

ここまででプロンプトエンジニアリングの内容を主に解説しましたが、実際どのようにして学べばいいでしょうか。新しい技術分野であり、学習教材も少ない中での方法を紹介します。

最も基本的な学習方法は書籍を活用した方法ですが、まだ出てきたばかりのプロンプトエンジニアリングを解説する書籍はほとんどありません。したがって、書籍ではプロンプトエンジニアリングよりも対話型AIに関する学習を進めた方が良いでしょう。

最も活用されているChatGPTの仕組みや活用事例を学ぶことで、同技術の勉強を進めていく上での予備知識をつけていくことができます。

「ChatGPT 120％活用術」 ▪著者：ChatGPTビジネス研究会 ▪ページ数：160ページ ▪出版社：宝島社 ▪発売日：2023/5/10 【参考】：ChatGPT 120％活用術

書籍が出回っていない中、プロンプトエンジニアリングを学習する効果的な方法として、オンライン上の資料を活用する方法がおすすめできます。

海外のAIコミュニティの中で作られた「Prompt Engineering Guide」は、プロンプトエンジニアリングを体系的に学ぶことができ、日本語訳もされているため非常に役立ちます。無料で公開されている点も大きなメリットと言えるでしょう。

一方、その内容は学術的な記述を取っており、AIに関する前提知識もいくつか必要としているため、未経験者にはやや敷居が高い面もあります。しかしながら、学問としてのプロンプトエンジニアリングの基礎を学べる数少ない資料であるため、プロンプトエンジニアを目指すなら是非とも目を通しておきたいところです。

【参考】：Prompt Engineering Guide

プロンプトエンジニアリングを学びスキルを身に付けたら

本記事ではプロンプトエンジニアリングについて、その基礎知識や具体的な手法を解説し、学習方法についても紹介してきました。まだ新しい技術分野ながら、今後の対話型AIの発展を考えると学ぶメリットは十分あると言えるでしょう。

しかし、出てきたばかりだからこそ同技術を活かせ、自分に合った企業を見つけることは困難を極めます。

そこで利用を推奨するのがマイナビIT エージェントです。

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