プロンプトエンジニアリングとは？初心者向けに意味や書き方をわかりやすく解説【例文付き】

はじめに

ChatGPTをはじめとする生成AIが普及し、プロンプトエンジニアリングという言葉を耳にする機会が増えました。

しかし、

• プロンプトって何？
• プロンプトエンジニアリングとは何をすること？
• AIに質問するだけとの違いは？
• ファインチューニングやRAGとは何が違うの？

と疑問に思う方も多いのではないでしょうか。

プロンプトエンジニアリングとは、簡単に言うと、

「AIから目的に合った回答を引き出すために、指示（プロンプト）を工夫・設計する技術」

です。

生成AIを効果的に活用するために欠かせないスキルとして、多くの企業でも注目されています。

この記事では、プロンプトエンジニアリングについて、会話形式でわかりやすく解説します。

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は簡単に言うと、「AIへの指示を工夫して、より良い回答を引き出す技術」だよ。

AIに質問するだけじゃダメなの？

もちろん簡単な質問ならそれでもいいよ。でも、AIは指示の仕方によって回答の質が大きく変わることがあるんだ。

つまり、質問の仕方が重要なんだね。

それを体系的に考えるのがプロンプトエンジニアリングなんだ。

プロンプトとは？

そもそもプロンプトって何？

AIに入力する指示や質問のことだよ。

例えば、

日本の人口を教えて

これもプロンプト。

一方で、

あなたはIT講師です。初心者向けに、例え話を交えながら500文字程度で説明してください。

これもプロンプトなんだ。

長い文章でもプロンプトなんだね。

そう。AIへ伝える内容全体をプロンプトと考えればいいよ。

プロンプトがAIへの指示で、

プロンプトエンジニアリングは指示を工夫して望む結果を得る考え方・技術なんだね。

レストランで例えてみよう

レストランで注文するときを考えてみよう。

店員さんに「何かください。」と言われても、店員さんは困っちゃうよね。

確かに、初見の人なら尚更、何を出したらいいかわからなくて困っちゃうね。

そうなんだよ。注文側も食べたい料理が食べられない。

でも、

「辛くない和食で、1,500円以内、魚料理が食べたい」

と伝えれば？

それなら食べたい料理に近い料理が出てきそうだね。

店員さんもある程度方向性が見えて作りやすそう。

AIも同じなんだ。具体的で分かりやすい指示ほど、期待に近い回答を返しやすくなる。

なぜプロンプトエンジニアリングが重要なの？

AIが賢いなら、適当に聞いてもいいんじゃない？

AIは賢いけれど、人の意図を100%理解できるわけではないんだ。

例えば、

Pythonについて教えて

だけでは、

• 初心者向け？
• 上級者向け？
• 文法？
• 歴史？
• AI開発？

など、AIは判断できない。

確かに情報が足りないね。

だから、条件を詳しく伝えるほど、回答の精度が上がりやすいんだ。

良いプロンプトと悪いプロンプト

良いプロンプトってどんなもの？

比べると分かりやすいよ。

条件を書くだけで全然違うね。

プロンプトで指定すると良い項目

何を書けばいいの？

例えば次のような項目を指定すると、回答が安定しやすいよ。

例1:野球が上手くなりたい場合

例2:日帰り旅行計画を作成してもらいたい場合

仕事の依頼みたいだね。

まさにそのイメージだよ。

実際にこれを使って聞いてればいいんだね。

目的：

読者：

文体：

文字数：

出力形式：

制約：

そうだね。ただ聴く場合とどう違いが出るか試してみるといいよ。
どうすればAIが望む回答をくれやすいか考えてみよう。

よく使われるプロンプト技法

プロンプトにもテクニックがあるの？

代表的なものを紹介するね。

役割を決めるだけでも変わるんだ。

うん。例えば「あなたはシステムエンジニアです」と指定すると、その立場に沿った説明になりやすいよ。

プロンプトエンジニアリングのメリット

AIの回答品質が向上する

目的にあった回答を得やすくなるのがプロンプトエンジアリングの一番のメリットです。

作業効率が上がる

欲しい回答に近づきやすいため、何度も質問し直す手間が減ります。

誰でもAIを活用しやすくなる

プログラムを書かなくても、文章だけでAIを活用できます。

幅広い業務で使える

• プログラミング
• メール作成
• 翻訳
• 要約
• アイデア出し
• プレゼン資料作成

など、多くの業務で役立ちます。

デメリット・注意点

必ず正解が返るわけではない

AIは誤った情報を出力することもあります。

最終的な確認は人が行うことが重要です。

モデルによって結果が変わる

同じプロンプトでも、利用するAIモデルによって回答が異なる場合があります。

プロンプトだけでは限界がある

知識が不足している内容や、最新情報が必要な内容では、プロンプトだけでは十分でない場合があります。

その場合は、RAGやファインチューニングなどの技術と組み合わせることがあります。

ファインチューニング・RAGとの違い

ファインチューニングやRAGとは何が違うの？

ここは試験でも混同しやすいポイントだよ。

プロンプトはAIに話しかける方法で、ファインチューニングはAIを育てる方法、RAGは外部資料を見せる方法なんだね。

その理解でバッチリ。

プロンプトエンジニアリングが活用される場面

実際にはどんな仕事で使われているの？

かなり幅広いよ。

AIを使う仕事なら、ほとんど関係しそう。

試験対策としてのポイント

ITパスポートや基本情報技術者試験、応用情報技術者試験では、生成AIやDX、AI活用の分野で出題される可能性があります。

試験では、「AIへの指示を工夫する技術」と覚えればいい？

そう。さらに、ファインチューニングやRAGとの違いも整理しておくと得点しやすいよ。

よくある誤解

プロンプトエンジニアリングはプログラミングではない

プログラムを書く仕事なの？

必ずしもそうではないよ。自然な文章でAIに指示を出すことが中心なんだ。

長いプロンプトほど良いわけではない

じゃあ、できるだけ長く書けばいい？

違うよ。大切なのは長さではなく、必要な情報を分かりやすく整理して伝えることなんだ。

一度作ったプロンプトが万能ではない

良いプロンプトができたら、ずっと使える？

AIモデルや目的が変われば、プロンプトも改善が必要になることがあるよ。

プロンプトだけでAIの性能が変わるわけではない

プロンプトが良ければ、AIそのものが賢くなる？

AI自体の知識や能力が変わるわけではないよ。あくまで、持っている能力を引き出しやすくする技術なんだ。

まとめ

プロンプトエンジニアリングとは、AIから目的に合った回答を引き出すために、指示（プロンプト）を設計・工夫する技術です。

生成AIを効果的に活用するうえで重要なスキルであり、ブログ作成やプログラミング、業務効率化など、さまざまな分野で活用されています。

最後にポイントを整理します。

プロンプトエンジニアリングは、AIへの質問を上手に設計する技術なんだね。

その理解でバッチリ。AIの性能を変える技術ではなく、AIの力をより効果的に引き出すための技術なんだ。

これから生成AIを使う時代には、プログラミングだけじゃなくて、AIへの伝え方も大切になりそうだね。

そうだね。プロンプトエンジニアリングは、生成AIを使いこなすための基本スキルとして、今後ますます重要になっていくよ。

クマノくらげ

X

難しいIT用語やビジネス用語を、できるだけ身近な例えで解説するブログです。 「専門用語を見ると眠くなる人」でも読めるように、画像や会話形式を多めにしています。 AWS12冠達成済み。