プロが教える！AIプロンプトエンジニアリングの最先端技術と応用例

近年、AIの進化は目まぐるしく、その中でも「AIプロンプトエンジニアリング」は注目されています。

同テクノロジーは、人間とAIとのインタラクションの一部となっており、AIシステムが人間からの指示をどのように理解し、反応するかを制御します。

しかし一方で、この技術の理解はまだ一部の専門家に限られており、その使い方や可能性、リスク等は広く知られていません。

本稿では、AIプロンプトエンジニアリングの基本から最新の研究トレンド、応用例、ベストプラクティス、さらにはリスク対策までを詳しく解説します。

AI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の要素
AIプロンプトエンジニアリングの最先端技術
プロンプトエンジニアリングの応用例
プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス
敵対的なプロンプトのリスク対策
1. 指示に「無視」を意味するプロンプトを含める
2. 敵対的プロンプトを検知するシステムにチェックしてもらう
プロンプトエンジニアリングとファインチューニングの違い
まとめ

AIプロンプトエンジニアリングとは

まず始めに「AIプロンプトエンジニア」とはどのようなものなのか、定義をはじめ、重要とされる理由やAI生成との関係について以下で説明いたします。

プロンプトエンジニアリングの定義

プロンプトエンジニアリングとは、AIモデルに対する効果的な指示を生成する技術です。

AI、特に自然言語処理（NLP）の世界では、モデルに求めるタスクを明確に指示する「プロンプト」が重要となります。

例えば、「パリの首都はどこですか？」という質問に対して、AIモデルは「フランス」を返すように、プロンプトは問いに対する回答を引き出す役割を果たします。

以下に簡単な表を作成しました。

プロンプト	AIモデルの回答
パリの首都はどこですか？	フランス

これらプロンプトエンジニアリングのテクニックは、AIの性能を最大限に引き出し、より具体的で有用な結果を得るために重要です。

プロンプトエンジニアリングが重要な理由

AIプロンプトエンジニアリングの重要性は、AIが人間の意図を理解し、それに適した出力を生成する能力の最大化にあります。

具体的には以下の三つのポイントが挙げられます。

高精度な結果：プロンプトエンジニアリングは、AIに対する具体的な指示を提供する手段であり、これによりAIの生成結果の精度が向上します。
多様な用途：適切なプロンプト設計により、AIは広範なタスクをこなすことが可能になります。例えば、文章生成、質問応答、対話生成などが該当します。
時間とコスト削減：AIを効果的に活用するためには、その思考プロセスを制御する必要があります。プロンプトエンジニアリングはその役割を果たし、結果的に時間とコストを節約します。

以上の点から、プロンプトエンジニアリングはAIの活用を最大化し、その価値を引き出す重要な技術と言えます。

プロンプトエンジニアリングと生成AIの関係

生成型AIとプロンプトエンジニアリングは密接に関連しています。

生成型AIとは、人間が理解できる情報を自動で生成するAIのことを指します。

例えば、文書作成や文章の翻訳などがそれに該当します。

一方、プロンプトエンジニアリングは、この生成型AIに対して特定の情報を求めるためにどのように問いかけるかを設計する技術です。

生成型AIに対する精緻なプロンプト設計は、より具体的で有益な出力を引き出すことに繋がります。

以下の表にて、両者の関連性を簡単に表現します：

	生成型AI	プロンプトエンジニアリング
定義	人間が理解できる情報を自動で生成するAI	生成型AIに対して特定の情報を求めるための問いかけの設計
効果	プロンプトに反応して情報を生成	生成型AIからより具体的で有益な出力を引き出す

したがって、プロンプトエンジニアリングは生成型AIの力を最大限に引き出すための重要な手法となります。

プロンプトエンジニアリングの要素

プロンプトエンジニアリングの要素を深く理解するために、以下の3つのポイントに焦点を当てます。

プロンプトの基礎知識

プロンプトは、生成AIに特定のタスクを達成するよう指示する命令文です。

例えば、「パリの観光地を教えてください」という文はプロンプトであり、AIはこれに応じて適切な情報を生成します。

効果的なプロンプトの特徴

効果的なプロンプトは、明確な目的と期待される出力を持つべきです。

また、適切なコンテキストを提供し、簡潔で明瞭な記述が大切になります。

プロンプトの型とその利用例

プロンプトには多くの型があります。

例えば、「zero-shot prompting」はAIに事前知識を必要とせずにタスクを達成させるためのプロンプトで、「few-shot prompting」は複数の例を与えてタスクを学ばせる型です。

これらは各種アプリケーションで応用されています。

AIプロンプトエンジニアリングの最先端技術

AIプロンプトエンジニアリングの最先端技術は、初歩的なプロンプトから応用的なもの、さらには敵対的なプロンプトまで幅広く存在します。

初歩的なプロンプトの型

zero-shot prompting、few-shot promptingなどがあります。

AIが学習データを用いずに、あるいは少量のデータのみを用いて情報を生成する技術です。

応用プロンプトの型

Chain-of-Thought Prompting、Zero-shot CoT、Self-Consistency、Generate Knowledge Prompting、ReActなどがあります。

これらのテクニックは、一つのプロンプトから複数の出力を生成したり、無知識の状態から知識を生成する技能をAIに持たせるものです。

敵対的なプロンプトの型

プロンプトインジェクション、プロンプトリーク、ジェイルブレイクなどがあります。

これらは、AIが不適切あるいは意図しない結果を生成する可能性に対処するための技術です。

プロンプトエンジニアリングの応用例

プロンプトエンジニアリングには、主に3つ応用を用いることができます。

以下では、3つの応用例をご紹介いたします。

内容領域専門家

AIプロンプトエンジニアリングは、内容領域の専門家にとって有用なツールとなります。

例えば、医療、法律、教育などの専門領域で働くエキスパートが、特定の問いに対する詳細な答えを得るために、AIを活用する際に重宝します。

具体的には、医療専門家が特定の症状に基づく診断や薬物治療に関するアドバイスをAIに求めることができます。

下記の表は、その一例を示しています。

プロンプト	AIからの応答
「患者が頭痛と発熱を訴えています。可能性のある診断は？」	「インフルエンザやコロナウイルス感染症などが考えられます。ラボテストで確定診断を行うことをお勧めします。」

このように、AIプロンプトエンジニアリングは、内容領域専門家が迅速かつ効率的に知識を得る手段として活用できます。

批判的思考

AIプロンプトエンジニアリングは、批判的思考の技術向上にも寄与しています。

具体的には、AIシステムに対する質問や特定の任務のための指示を適切に設計することで、より深く、より詳細な分析結果を得ることが可能です。

たとえば、一見単純な問題でも、「地球は何色ですか？」という質問を投げかけると、AIは「青」と答えるかもしれません。

しかし、「地球の表面は何色を主に反映しますか？」とプロンプトを工夫することで、AIは「70％以上が海であるため、地球は宇宙から見ると青く見える」といったような、より具体的で詳細な答えを返すことができます。

このように、AIプロンプトエンジニアリングを利用すると、単純な質問だけでなく複雑な問いに対しても深遠な洞察を引き出すことが可能となります。

こうした結果は、例えば研究分析や意思決定プロセスなど、多様な状況での批判的思考を支援します。

創造性

AIプロンプトエンジニアリングは、創造性を刺激するための強力なツールとなります。

例えば、生成AIを使って新しいアイデアやコンセプトを提案する際のプロンプトを設計します。

次に、その提案を評価し、より良いアイデアを引き出すために改良するためのプロンプトを考えます。

以下に具体的な流れを表形式で示します。

ステップ	プロンプトの例
アイデア提案	「新しいスマートフォン機能について考えてみてください」
アイデア評価	「この機能がユーザーにどのような利点をもたらしますか？」
アイデア改良	「この機能をさらに役立つものにするためにはどうすればいいですか？」