Claude AI プロンプトエンジニアリング: 核心概念と実践方法 

Claude AI プロンプトエンジニアリング: 核心概念と実践方法

生成AIのためのプロンプトエンジニアリングは、生成AIとの効果的なインタラクションを通じて望ましい結果を得るためのプロセスです。 良いプロンプトエンジニアになるためには、次のような能力が必要です：
1.明確なコミュニケーション能力。
例文： クロード、私は今、1つのブログポストを作成しているんだ。 テーマは「日常で簡単に実践できる環境保護の方法」だ。 ポストの構成は、序論-本論-結論で構成され、総文字数は1500文字前後で、読者に親しみやすくなるように、文体は堅苦しくなく、柔らかい感じに書いてくれ」。
プロンプトで記事のテーマ、構造、分量、文体などを具体的に明示することで、生成型AIが希望する方向に記事を生成できるよう、明確なガイドラインを提供しています。
2.反復作業をコツコツと行う意欲。
例示： 最初のプロンプト - "クロード、私のために'春のピクニック'をテーマにした詩を書いてくれる？" 2番目のプロンプト - "詩の雰囲気をもっと軽快に変えて、青系で締めてくれる？" 3番目のプロンプト - "詩の3～4行目に、春のピクニックに行くときに聴きやすい音楽を推薦する内容を追加してくれる？"
同じテーマの詩を対象に、プロンプトを少しずつ修正しながら、生成型AIと繰り返しインタラクションすることで、ユーザーが望む方向に詩を完成させていきます。
3.プロンプトが間違っている可能性がある場合を考慮する能力。
例： 「クロード、これから架空のインタビュー記事を書いてみよう。 架空の人物Aは「理想の職場の上司」に選ばれたんだ。 Aさんをインタビューしていると思って、Aさんが理想的な上司に選ばれた理由を5つくらいあげて記事を書いてくれ。 ただし、もし私が「男性」または「女性」と言わなかったら性別を言わないで、もしAさんの業種を言わなかったら、具体的な業種を書かないで自然に記事を書いてくれ。
プロンプトで曖昧になる可能性のある部分（性別、業種など）への配慮を事前に言及することで、プロンプトが意図しない方向に解釈される可能性を事前に遮断しています。
4.正直さ、ペルソナ、比喩の使用。
例文： "クロード、私は今、大学の新入生向けのガイドブックを作るプロジェクトをしているんだ。 複数の人が共同で執筆するプロジェクトなので、文章の統一性を保つことが重要なんだ。 これから私が担当する章の草稿を作成するので、たくさんのフィードバックをお願いするよ。"
生成型AIにプロジェクトの背景やコンテキストを率直に共有することで、生成型AIがユーザーのニーズをよりよく理解し、適切な支援を提供できるようになります。
5.プロンプトの精緻化。
例示： (生成型AIの出力例) - "環境保護の実践方法には、ハンカチを使う、カートを持ち歩く、残飯を残さない、中古品を利用するなどがあります..." (次のプロンプト) - "クロード、いいこと言うね。 でも、ちょっと内容が列挙的な感じがするけど、段落を分けて、段落と段落が自然につながるように文章を整えてくれる？"
生成型AIが生成した文章をよく読んで、修正・補完する部分を見つけ、次のプロンプトに反映することで、文章の完成度を高めることができます。
6.生成型AIの推論。
例示： "クロード、僕は今、小説を書いているんだ。 主人公のキャラクターが初恋の人と別れて挫折するシーンなんだけど、モノローグ形式で主人公の複雑な心境を表現したいんだ。 ただし、直喩と比喩を積極的に活用して表現してくれ。" (生成型AIの推論過程) "主人公の心は、まるで嵐の中で漂流する小さな船のように揺れていた。 愛という灯台の明かりは消え、今、彼は暗闇の中で一人で道を探さなければならなかった...」。
生成型AIが文学的な表現技法を活用して人物の心理を描写する過程で、比喩と直喩を通して推論の過程を示しています。
7.企業用vs研究用vs一般的なチャットプロンプト
企業向けプロンプト<<13>例： "クロード、当社の製品である「スマートウォッチ」の新しい広告コピーを作成する必要がある。コピーは、製品のコア機能である「24時間健康モニタリング」と「パーソナライズされた運動ガイド」に焦点を当て、20代後半から30代前半の健康に関心の高いサラリーマンをターゲットにした内容が良い。 コピーは簡潔かつ印象的なものでなければならない。"

企業向けプロンプトは、明確な要件とターゲット顧客層を提示し、生成型AIがブランドアイデンティティに合致した成果物を生成するように誘導します。
研究用プロンプトの例： "クロード、私は今、自然言語処理生成型AIの性能を評価するための新しいベンチマークデータセットを作成しています。 このデータセットは、生成型AIが文の含意をどれだけよく理解しているかを測定することを目的としています。 様々なトピックと難易度の文のペアを生成してもらい、生成型AIが単にパターンを覚えるだけでなく、実際に含意関係を理解できるかどうかを確認できる文のペアが必要です。"

研究用プロンプトは、生成型AIの性能を評価するための具体的な基準と要件を提示し、多様で挑戦的なデータセットを生成することを要求します。


一般的なチャットプロンプトの例： 「クロード、最近ストレスがたまりすぎて、仕事も多いし、家事も多いし...。 どうしたらストレス解消できるかな？ あなたが考える最も効果的なストレス解消法をいくつか教えてください。" 
一般的なチャットプロンプトは、ユーザーの悩みや質問を率直に共有し、生成型に共感とアドバイスを求める形で行われます。

プロンプトエンジニアリングを向上させるための便利なヒント：
1.プロンプトと生成型AIの出力をよく読む。
例： (生成型AIの出力例) - 「環境保護の実践方法には、ハンカチを使う、カートを持ち歩く、残飯を残さない、中古品を利用するなどがあります。 ハンカチの使用は、紙ティッシュの代わりに直接ハンカチを持ち歩くことですが、これにより...」（次のプロンプト） - 「クロード、いい言葉だね。 でも、ちょっと文章が羅列的な感じがするんだ。 段落を分けて、段落と段落が自然につながるように文章を整えてくれるかな？
生成型AIが生成した文章をよく読んで、修正・補完する部分を見つけ、次のプロンプトに反映させることで、文章の完成度を高めることができます。
2.プロンプトを他の人と共有し、フィードバックを得る。
例文： (同僚にプロンプトを共有した後)同僚: "プロンプトで文字数を1500文字に制限したのは良かったけど、"堅苦しくなく柔らかい感じ"という表現は少し曖昧な気がする。 代わりに"例をたくさん挙げて親しみやすく"くらいの表現にしたらどうだろう？"
プロンプトを作成するときは、一人で悩むよりも、他の人のフィードバックを積極的に求めるのが効果的です。 そうすることで、未だ考えもしなかった部分を発見し、プロンプトを改善していくことができます。
3.生成型AIができないと思われることを試してみる。
例示： "クロード、私は今、小説を書いているんだ。 主人公のキャラクターが初恋の相手と別れた後、挫折するシーンだけど、モノローグ形式で主人公の複雑な心境を表現してほしい。 ただし、直喩(simile)と比喩(metaphor)を積極的に活用して表現してくれ。"
文学的な表現技法を使ったライティングは、生成型AIにとって十分に挑戦的な課題かもしれません。 しかし、このような試みを通じて、生成型AIの可能性を確認し、活用範囲を広げていくことができます。
4.文法や句読点に気をつけることも重要。
例文： "クロード、まずは前回一緒に書いた投稿の下書きを見てみましょう。 文章全体のスペースの間隔が適切かどうか、文末のピリオドの使い方が適切かどうかチェックしてくれる？ そして、厄介な表現や文法的な誤りがあれば教えてくれ。"
文章を書く上で、文法と句読点は基本的でありながら非常に重要な要素です。 生成型AIに校正者の役割をさせることで、文章の読みやすさと完成度をより高めることができます。
プロンプトエンジニアリングは、生成型AIとの効果的なコミュニケーションを通じて望ましい結果を引き出すプロセスであり、プロンプトを精緻化し、生成型AIの推論プロセスを理解することが重要です。 また、プロンプトの種類（企業用、研究用、一般チャットなど）に応じて適切な戦略を立てることも必要です。
プロンプトエンジニアリングの将来は、生成型AIがユーザーのニーズをよりよく理解し、よりインタラクションが活発になることが予想されます。 それに伴い、
参考資料：
書籍 (ebook)：’Claude 3 AIの活用 :文章作成よ びビジネス業務 : https://bit.ly/3ZjUoWE 
Anthropic’s Youtube: AI prompt engineering: A deep dive: https://www.youtube.com/watch?v=T9aRN5JkmL8 

マインドマップの整理：

AIプロンプトエンジニアリング: 核となる概念とその実践方法:https://mapify.so/ko/share-link/o6lRWmYks4 

マインドマップをまとめたPDFファイル: https://drive.google.com/file/d/135cNxYWt5UQnHFWuuGCryUlJwVB7Ms5t/view