はじめに：プロンプトの力を解き放つ
AIとの対話で思うような結果が得られない経験はありませんか？
実は、その原因はプロンプト（指示）の書き方にあります。
データサイエンティストや機械学習エンジニアでなくても、誰でもプロンプトは書けます。
でも、効果的なプロンプトを作るのは簡単ではありません。
プロンプトエンジニアリングとは、大規模言語モデル（LLM）から最大限の成果を引き出すための指示文作成技術です。
モデルの設定やプロンプトの構造、文脈、単語選びが結果を左右します。
このガイドでは、日常的に使える実践的なテクニックを紹介します。
モデル設定の基本：AIの「性格」を決める
プロンプト作成の前に、モデルの挙動を左右する重要な設定を理解しましょう。
温度設定（Temperature） は創造性と予測可能性のバランスを調整します。
低い値（0〜0.3）は事実的な回答に適しています。
高い値（0.7〜1.0）は創造的な出力を促します。
数学の問題を解くなら0、物語を書くなら0.7以上がおすすめです。
トークン制限 は出力の長さを決めます。
長い回答が必要なら値を増やします。
ただし、エネルギー消費とコストも上がります。
短い回答には、「ツイート程度の長さで説明して」など明示的に指定すると効果的です。
Top-KとTop-P は次のトークン（単語や文字）の選択肢を制限する設定です。
明確な答えが一つある場合は低い値が適切です。
一方、創造的な出力には高い値が向いています。
実践的なプロンプト技術：レベル別アプローチ
入門レベル：基本を押さえる
ゼロショットプロンプト は最もシンプルな方法です。
例示なしでタスクを直接指示します。
例：「このメール文章の感情を『ポジティブ』『ニュートラル』『ネガティブ』のいずれかで分類して」
これだけでも基本的なタスクには十分です。
しかし、複雑な要求には物足りないこともあります。
ワンショットとフューショット プロンプトは、AIに1つ以上の例を示します。
例を示すことで、AIは望ましいパターンを学習します。
例：
以下の文を要約してください。 原文：人工知能技術は急速に発展し、様々な産業に革命をもたらしています。特に自然言語処理の分野では、大規模言語モデルの登場により、人間のような文章生成や理解が可能になりました。 要約：AI技術の急速な発展が産業革命をもたらし、大規模言語モデルにより人間のような言語能力が実現。 次の文も同様に要約してください： 原文：気候変動は世界中の生態系に影響を与え...
中級レベル：より高度な手法
ロールプロンプト はAIに特定の役割を与えます。
これにより、専門知識や特定の視点からの回答を引き出せます。
旅行ガイドとして、京都の隠れた名所を3つ紹介してください
コンテキストプロンプト は背景情報を提供します。
そうすることで、より関連性の高い回答を得られます。
私は初めて猫を飼おうと考えています。1人暮らしで日中は仕事です。どんな準備が必要でしょうか？
上級レベル：思考プロセスの活用
Chain of Thought（思考の連鎖） は複雑な問題解決に特に有効です。
「ステップバイステップで考えましょう」という指示を加えるだけで、AIの推論能力が向上します。
3歳の時、私のパートナーは私の3倍の年齢でした。今私は20歳です。パートナーは何歳ですか？ステップバイステップで考えましょう。
ステップバックプロンプト は問題の本質に立ち返らせる手法です。
直接的な質問の前に、より広い原則について考えさせます。
このアプローチで、より深い洞察を得られることがあります。
特定用途のプロンプト例
コード生成のためのプロンプト
コードを書く際は、目的と実装したい機能を明確にします。
具体的な要件を示すと、より正確なコードが得られます。
フォルダ内のすべてのファイル名に『draft_』という接頭辞を追加するBashスクリプトを書いてください。ユーザーがフォルダ名を入力できるようにします。
コードを説明してもらう場合は：
以下のPythonコードが何をしているのか、初心者向けに説明してください。特に、リスト内包表記とラムダ関数の部分を詳しく。
データ抽出と構造化のプロンプト
データ分析や整理には、JSON形式の出力を求めると便利です。
構造化されたデータは処理が容易になります。
次のテキストから製品情報を抽出し、JSON形式で返してください。製品名、価格、主な特徴を含めてください。
ケーススタディ：プロンプトの改良
効果的なプロンプトを作るポイントをいくつか紹介します。
例を提供する
フューショットプロンプトは強力です。
3〜6個の例を示すと精度が向上します。
例は多様で質の高いものを選びましょう。
シンプルに設計する
複雑な言い回しを避け、明確な指示を心がけます。
あなた自身が混乱するプロンプトは、AIも混乱します。
出力について具体的に指定する
形式、スタイル、長さなど、望む出力の特徴を具体的に伝えます。
「3段落のブログ記事を書いて。会話的なトーンで、各段落は40語以内に」
制約より指示を優先する
「〜をしないでください」より「〜をしてください」という肯定的な指示の方が効果的です。
肯定的な指示は混乱を避け、より正確な出力につながります。
ケーススタディ：プロンプトの改良
次のような漠然としたプロンプトから始めたとします：
改良前
ニューヨークについて教えて
この改良版を見てください：
改良後
旅行ガイドとして、3歳の子どもと一緒に楽しめるニューヨークマンハッタンの観光スポットを3つ紹介してください。 各スポットの所要時間と子ども向けの見どころを含めてください。
具体化することで、より有用で的確な情報が得られます。
漠然とした質問は漠然とした回答を招きます。
まとめ：継続的な改良が鍵
プロンプトエンジニアリングは単なる技術ではありません。
それは一種の芸術でもあります。
完璧なプロンプトは一朝一夕には生まれません。
自分のプロンプトを記録しましょう。
そして、結果を比較しながら改良を重ねていくプロセスが重要です。
今日紹介した技術を使いながら、自分の目的に合った最適なプロンプトを見つけていきましょう。
AIとの対話は、あなたの指示次第でどこまでも進化します。
あなたの質問が変われば、答えも変わります。
