プロンプトエンジニアリングの実用例とは

近年話題を集めているAI技術を活用したサービスの1つに、「ChatGPT」があります。AIによる自然言語処理で、人間のように自然な会話を行うことができるAIチャットボットです。

プロンプトエンジニアリング（prompt engineering）とは、ChatGPTなどの自然言語処理を行う言語モデルAIに対して、適切な質問や指示を与えることで、より期待通りの回答を得ることを目的とした技術です。

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AIに回答を求める指示のことを、「プロンプト」（prompt）と呼びます。プロンプトの内容や書き方により、回答の精度や品質が大きく異なります。AIからより効果的な回答を引き出すためには、よりAIが回答しやすいプロンプトを与えることが必要です。

この記事では、言語モデルAIをより効果的に活用し、仕事やスキルアップに活かしたい方のために、プロンプトエンジニアリングの実用例を挙げて解説します。

また、プロンプトエンジニアリングの基礎知識や、効果的なプロンプトエンジニアリングのポイントなどについても説明しますので、参考にして、言語モデルAIをより効果的に使ってみてください。

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要約と文章生成におけるプロンプトエンジニアリング実用例

それではまず、実際にAIチャットボットの実用例を挙げてみます。AIに指示する作業の種類は同じでも、プロンプトによって結果が異なることに注目してください。動作の確認には、GPT3.5をベースとしたChatGPTを使用します。

【参考】：Introducing ChatGPT

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言語モデルを活用したAIでは、資料の要約を行なってくれます。同じ文章の要約でも、プロンプトの与え方により、得られる回答が異なります。

例えば、ITエンジニアが活躍するために必要なことを記した次の文章を、AIに要約するように指示します。

■【指示】 次の文章を1文で要約してください。

「ITエンジニアは、常に最新の技術やトレンドについて学習し続けることが重要です。IT業界は急速に進化しており、新しいツールやフレームワークが次々と登場します。自己啓発を怠らず、常に最新の知識を習得することで、自身のスキルを向上させることができます。」

文章中で、重要と考えられる箇所を拾いながら、文章を要約しました。 次に、文章の特定の要素に焦点を当てて要約するよう指示します。

■【指示】 次の文章から、IT業界の傾向を1文で要約してください。

「ITエンジニアは、常に最新の技術やトレンドについて学習し続けることが重要です。IT業界は急速に進化しており、新しいツールやフレームワークが次々と登場します。自己啓発を怠らず、常に最新の知識を習得することで、自身のスキルを向上させることができます。」

「IT業界の傾向」を主軸とした要約に変わりました。

今回は短い文章の例ですが、プレゼン資料や社内文書などの長い文章でも要約することができます。むしろ、長い文章であればあるほど、そこから自分が必要とする情報を適切に抽出するために、高品質なプロンプト設計が必要とされます。

AIは、膨大なデータと高い処理能力を活かして、文章の自動生成を行うこともできます。どのような文章が生成されるかは、プロンプト次第で大きく異なります。

ここでは、例としてAIに自社の新商品であるフライパンの販売促進用文章を書くよう指示します。 まずは、普段から料理に慣れ親しんだユーザに対する宣伝文句を書いてもらいます。

■【指示】 新商品のフライパンの魅力を、料理を趣味とする人に伝える簡潔な文章を作成してください。

日頃から料理をする人の興味を引くような、「熱伝導率」や「非粘着加工」などの用語も交えながら、フライパンの魅力を伝えています。 次に、日頃あまり料理をしない人にフライパンを使ってもらうための文章を生成してもらいます。

■【指示】 新商品のフライパンの魅力を、普段料理をしない人に伝える簡潔な文章を作成してください。

わかりやすい言葉で、「簡単」「使いやすいデザイン」「お手入れが楽」など、料理の初心者の人でも料理を楽しめる要素を前面に押し出した文章になりました。

このように、プロンプト次第でAIから得られる回答は全く異なります。

効果的なプロンプトエンジニアリングのポイント

では、どのようなことに気をつけてプロンプトエンジニアリングを行えば、より期待通りの回答が得られるのでしょうか。それには、具体的な指示を出すこと、簡潔な指示を出すこと、繰り返し試行することが重要です。

プロンプトエンジニアリングの重要な要素の1つが、明確な指示です。指示が分かりやすければ、AIに求める結果が伝わり、適切な回答を促すことができます。さらに、より精度の高い回答を得るために、具体的なキーワードや条件を示すことも必要です。

例えば、AIがどのようなタスクを行うかを明確にするために、「書く」「要約する」「分類する」「並び替える」などを明言しましょう。

また、回答例や、回答の形式をあらかじめ示すことも有効です。また、指示や用語、条件を明確に区別するために、区切り文字の使用も推奨されます。

言語モデルAIに指示を与える時には、専門的な用語や複雑な言い回しを避け、わかりやすく簡潔な言葉を使用してプロンプトを設計することで、AIが意図を正確に理解しやすくなります。

また、複数の質問やタスクを1度に与えるのではなく、1つずつ処理させることが重要です。1問1答にすることにより、AIの混乱を避け、より適切な結果を得ることができます。

AIが適切から期待した回答を得るためには、繰り返しの試行を通してプロンプトの改善を行うことが重要です。あるプロンプトで望ましい結果が得られない場合は、プロンプトを修正し試行錯誤を重ねることで、最適なプロンプトを見つけることができます。

同じ質問でも、表現や言い回しを変えることで異なる回答が得られることがあります。さらに、プロンプトに具体的な背景情報や文脈を追加することで、AIがより適切な回答を生成する可能性が高まります。

このように、AIに意図が伝わりやすいプロンプトの雛形を作ったりすることができれば、AIのポテンシャルを十分に引き出すプロンプトエンジニアリングを行うことができます。高品質なプロンプトを設計することができれば、言語モデルAIを様々な分野や現場で活用することができるでしょう。

プロンプトエンジニアリングの基礎知識

言語モデルAIをさらに活用するためには、プロンプトエンジニアリングについてより理解を深めましょう。

ここでは、言語モデルAIのベースとなるLLM（大規模言語モデル）や、プロンプトエンジニアリングの役割、必要とされるスキル、プロンプトエンジニアリングを活かせる職種の年収など、プロンプトエンジニアリングの基礎的な情報について解説します。

LLM（Large Language Model）は大規模な言語モデルのことを指し、人間が使う自然言語のパターンや構造を学習して、文章の生成や言語理解のタスクを行うAIシステムです。

LLMは、大規模なデータセットと高い計算能力を活用して、文章生成、機械翻訳、質問応答、文章要約などの言語処理を行うことができますが、人間が求める情報を正しく伝え、期待通りの結果を得るためには、プロンプトの設計が重要です。

プロンプトエンジニアリングの役割は、AIに対して正確な結果を導くためのプロンプトを提供し、望ましい結果を達成するためのガイドラインを示すことです。

例えば、今回例としてご紹介したように、プロンプトで与える情報や条件が少し異なるだけでも、回答内容は大きく変わります。言語AIが持つ膨大なデータセットから必要とする情報を抽出するためには、できるだけ具体的にプロンプトを与える必要があります。

また、得られる結果を求める形式やスタイルにすることも可能です。ブログの記事の作成であれば親しみのある文体、マニュアルや社内文書を作成する場合は、よりフォーマルで誤解を与えにくい文章の生成が必要ですが、このようなスタイルの指示をプロンプトで与えると、それに応じた回答が得られます。

効果的なプロンプトエンジニアリングのためには、まず、LLMの仕組みや特徴を知ることが必要です。どのようなプロンプトを与えると、LLMがどのような情報を返すのかという傾向を捉え、役立てる必要があります。

また、文章や言語構造に関する知識を深め、言語能力を養う必要もあります。AIから期待通りの回答を得るためには、異なるスタイルやフォーマットでのプロンプトを与えることが必要とされるためです。AIが活用できるかどうかは、それを使う人間の言語能力にも依存すると言えます。

プロンプトエンジニアリングは、IT系のどんな職種においても、言語モデルAIを利用する場合に幅広く活用することができます。その中でも特に近年、AIを活用して高品質のコンテンツの生成を行うこと自体を専門とする、プロンプトエンジニアが注目を集めています。

プロンプトエンジニアに近い職種と考えられる、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IT技術スペシャリスト（特定技術(DB・NW・セキュリティ等））を参考にすると、平均年収758万円と分かりました。

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と同程度から高めであることが分かります。

プロンプトエンジニアは、より高い精度で様々なタスクを達成できるプロンプト設計を行えるほど、高収入になる傾向があります。そのためには、LLMの仕組みを深く理解するとともに、高品質なプロンプト設計のためのライブラリを構築するなど、より高度なプロンプトエンジニアリングのスキルが要求されます。

【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を学んでスキルアップを目指そう

ここまで、プロンプトエンジニアリングの具体例やポイント、基本情報の解説などを通して、プロンプトエンジニアリングがどのようなものかを解説してきました。

近年、職場でもAIを活用できる企業も増えており、プロンプトエンジニアリングを学ぶことで、今後AIを活用した業務改善やスキルアップがますます期待できるでしょう。プロンプトエンジニアリングを学んで、自分がなりたいエンジニア像を目指して転職を考えるのもおすすめです。

しかし、プロンプトエンジニアリングを学習して転職しようとしても、1人で転職活動を行うのは大変なものです。プロンプトエンジニアリングを活用できる企業を探すだけでなく、面談対策を行う必要もあります。

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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未経験からのキャリアチェンジは心身ともに本当に大変だと思います。少しでもご自身の負担を減らすべく、エージェントサービスを活用して、失敗のない転職活動に臨んでいただければ幸いです。