AI
プロンプトエンジニアリング
AI への指示文を設計し、出力の精度を継続的に改善していく作業。
同じ質問でも、指示の書き方によってAIの出力の質は大きく変わる。役割を与える、出力形式を指定する、例を示す、といった技法を組み合わせて、狙った出力に近づける作業を指す。
一度書いた指示で終わりではなく、出力を見て指示を直し、また出力を見る、という改善の繰り返しが本体になる。社内での「AI活用研修」の多くはこの反復のやり方を教える内容である。
よくある誤解
魔法の呪文を見つける作業だと思われがちだが、実際は出力を評価しながら指示を改善し続ける地道な設計作業である。「良いプロンプト集」を配るだけでは定着せず、自分の業務の出力を見て良し悪しを判断できる人が育たないと効果は出ない。
関連する用語
LLM
大量の文章を学習し、文脈に続く言葉を予測して生成するAIの基盤モデル。
システムプロンプト
開発者があらかじめ設定する、AI の役割や制約を決める裏側の指示。
少数事例学習
プロンプトの中にいくつかの例を示すだけで、AI の出力を望む形に近づける手法。