AI活用で次世代を見据える『プロンプトエンジニアリング』入門編

今回は生成AIに不可欠な「プロンプト」についてのご紹介します。

昨今のAI活用において避けては通れないものとなりました。
プロンプトにはどのような特徴があるのか？どのような活用法があるのか？実際にChatGPTを用いてご紹介します。

（前の記事：Azure OpenAI Serviceってなに？OpenAI社の生成AIとは何が違うの？）

プロンプト(prompt)とは

従来プログラムのコマンドの入力待ち状態を表すものです。
最近では「文字に自然な言葉で返す」や「文字から画像を生成」などで使われております。

^{※上記が必ずしも含む必要はありません}

プロンプトエンジニアリングとは

ChatGPTなどのAIに対して適切な質問や指示をすることで、正確性や有効性の高い回答を得る技術です。

適切な答えを引き出すために最適化された質問をすることで課題を解決できます。

とありますが、要するにより”明確”で”具体的”な質問をすることで、望んだ回答を得られる確率が高くなるということです。

実際にChatGPTを用いて回答を生成してみます。

こちらは出力サンプルです。出力結果には下記のような特徴があります。

• AIのタスクを実行するパフォーマンスはプロンプトによって大きく左右される
• 人間では差がないと判断する文章でも、単語や入力値などの指示が少しだけ変わると全く違う結果を生成する
• 「Let’s think step by step(じっくり考えてみよう)」という文章を追加するとAIがより正確な答えを出す確率が上がる。
• プロンプトをコントロールすることでAIの可能性を最大値に引き上げることができると同時に、課題となっているハルシネーション現象※を極力抑えることも可能。

^{※AIが生成する「もっともらしいウソ」（＝事実とは異なる内容や、文脈と無関係な内容）。人間が現実の知覚ではなく脳内の想像で「幻覚」を見る現象と同様に、まるでAIが「幻覚」を見て出力しているためこのように呼ばれる。}

プロンプトの改善例

次にChatGPTに抽象的な質問と具体的な質問を実施した際の出力結果を比較してみました。

改善前の質問

抽象的な質問のため抽象的な回答が返ってきます。
より具体的な回答結果を得るにはより具体的な質問が必要になります。

改善後の質問

具体的な質問をしたため、それに対しての具体的な回答が得られます。
また「箇条書きでまとめる」指示をしたため、そのように回答がまとまっています。

業務での活用シーン（一部）

先のようにプロンプトを工夫することで業務に活用することができます。下記はその一例です。

上記以外にもまだまだ活用シーンはあります。
※社内利用の場合はセキュリティ観点から専用環境をお勧めします
（自社専用「ChatGPT」環境構築サービス）

まとめ

今回はChatGPTを用いて「AI活用におけるプロンプトエンジニアリング」を一部ご紹介させていただきました。工夫次第で様々なアウトプットが期待できそうです。

本記事は概要が中心となりましたが、「ChatGPTにおける7つの機能と活用例」などの続編は下記に纏めていますのご参考ください。

次回のAIコラムはChatGPTやAzure OpenAIで出力したコードを使って、実際にシステム構築を試みた内容をご紹介します。
（AI活用によるシステム開発『プロンプトエンジニアリング』応用編）