プロンプトエンジニアリング入門：生成AI文章を自在に操るための実践的手法

この記事は「[身の回りの困りごとを楽しく解決！ by Works Human Intelligence Advent Calendar 2024](https://qiita.com/advent-calendar/2024/works-hi-1)」の22日目の記事です。

「あなたの生成AI活用事例」ということで、昨年からChatGPTをはじめとして生成AIの進化が破竹の勢いで進んでいますが、プロンプト難しいですよね？改めて、基礎的なことをしっかりと抑えることで生成AIを活用して様々な困りごとを解決していけるようにこの記事をまとめました。

ちなみに私は普段、業務のアイデア出しから技術的なトラブル対応、新規事業のアイデア出しから、日々の生活での疑問、子どもの教育など様々な場面でChatGPTやGrok,Geminiなどの生成AIを1日中活用しています。まだ、いまいち使い切れていない方のお役に立てれば幸いです。


#### 1. はじめに
生成AIによる文章生成技術は、日々のビジネス文章作成からクリエイティブな創作活動まで、多種多様な領域で取り入れられています。しかし、AIの潜在能力を最大限に引き出すためには、人間からAIへ「最適な指示」を与える必要があります。そのための技術が「プロンプトエンジニアリング」です。

本記事では、プロンプトエンジニアリングの基礎から応用までを解説するとともに、実務や創作活動で役立つ具体的なテクニック、注意点、さらに今後の展望について掘り下げます。

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#### 2. 生成AIとは？
生成AIは、大規模言語モデル（LLM）などを用いて、新しいテキスト（あるいは画像や音声など）を生成する技術です。文章生成分野では、ChatGPT、Gemini、Claudeなどが代表例として挙げられます。これらのモデルは与えられたプロンプトをもとに、統計的な手法と高い言語理解力を組み合わせ、自然で流暢な文章を生成します。

##### 2.1 生成AIの進化
- **自然言語理解の高度化**: 従来より格段に深い文脈理解が可能となり、会話や物語創作といった複雑なタスクにも対応できるようになっています。  
- **推論能力の向上**: 文章の生成だけでなく、論理的思考や数式計算などにも応用可能となり、あらゆる業界での利用が急速に拡大しています。

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#### 3. 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**は、生成AIに対して「何を、どのように」生成させるかを指示する技術です。目的や状況に合わせて最適な指示を設計することで、AIが高品質かつ正確な成果物を作成します。

- **成果物の明確化**: まずはAIに「どのような形式やトーン、目的の文章を生成してほしいか」を伝える必要があります。  
- **具体性・事例の提供**: 曖昧な指示だと誤答が増えやすいため、具体的な例を提示することで、AIに期待する結果の方向性を示すことが重要です。

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#### 4. プロンプトエンジニアリングの基本テクニック

##### 4.1 ゼロショットとフューショット
- **ゼロショットプロンプト**  
  例を示さず、シンプルな質問や指示を行う手法です。知識ベースが広いAIには有効ですが、求める出力に幅が出る場合があります。  
  例: 「ビジネス向けメールのテンプレートを作成してください」
  
- **フューショットプロンプト**  
  いくつかの例文を提示し、AIがそこからパターンを学習できるようにする手法です。  
  例: 「以下の2つの例のような形式で、プロジェクト進捗報告のメール文面を作成してください。…（例文を提示）…」

##### 4.2 チェーン・オブ・ソート（Chain of Thought）
AIに段階的に推論を行わせて複雑な課題を解かせる手法です。特に数理的・論理的タスクで効果を発揮し、各ステップでの思考過程をアウトプットさせることで、最終的な答えの正確性が向上します。

##### 4.3 セルフ・コンシステンシー
AIに複数の回答を生成させ、それらを比較検討することで最も適切な回答を選び出す手法です。AIが一度に複数の解答を提案し、冗長性を排除することで信頼度を高めます。

##### 4.4 ジェネレーティブ・プロンプティング
追加の背景情報や専門的知識を含めることで、より正確かつ深い出力を得る方法です。専門分野の情報をあらかじめ与えると、AIがそれらを参照した高度な文章を生成できます。

##### 4.5 役割指示・自己修正の促し
- **役割指示**: 「あなたは法務の専門家です」といった形で役割や視点を指定すると、生成内容をその専門領域に特化させられます。  
- **自己修正**: 「もし間違いがあれば、論理的に矛盾しない内容に修正してください」のように促すと、より洗練されたアウトプットを得やすくなります。

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#### 5. 生成AIの活用事例

##### 5.1 ビジネス文章作成
- **報告書の自動生成**: 定型レイアウトを提示してプロンプトを設計することで、短時間で整理された報告書を作成。  
- **メール文面の作成**: 社内外の連絡メールや営業メールをテンプレート化しておき、補足情報を与えて内容をカスタマイズ。

実践例（フューショットプロンプト）：  
```
【目的】経営会議の議事録を作成したい  
【例1】: (議事録の書式)  
【例2】: (議事録の書式)  

これらのスタイルに沿って、下記の会議内容を議事録としてまとめてください。
[会議内容のテキスト]
```
  
##### 5.2 創作活動
- **小説やシナリオのプロット生成**: 与えたテーマやキャラクター設定に応じて、物語の大まかな流れをAIに提案させる。  
- **詩や短歌の補助**: 特定のリズムや韻律を含む指示を行うことで、独創的な詩をAIに生成してもらい、作家が編集を加える。

##### 5.3 プログラミングとコード生成
- **コードテンプレートの作成**: 既存ライブラリの使い方やコードの雛形を示し、必要なロジックだけを埋めてもらう。  
- **コードレビュー支援**: AIにコードの可読性や効率性を分析させ、改善提案を得る。

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#### 6. 今後の展望と限界
- **さらなる言語理解と推論能力の向上**  
  生成AIはより複雑なタスクや創造的な作業にも対応可能となり、各種業界での活用が加速すると考えられます。  
- **プロンプトエンジニアリングの高度化**  
  ロール設定や自己修正プロンプト、マルチタスク処理などが標準化していくことで、生成AIを扱うハードルが下がり、高度なアウトプットがより身近になるでしょう。  
- **人間による確認の必要性**  
  一方で、AIの回答が常に正しいとは限りません。特にビジネスや公共的な場面では、最終判断や修正は人間が行うことが不可欠です。  

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#### 7. 結論
プロンプトエンジニアリングは、生成AIを効果的に活用するための鍵となる技術です。適切にプロンプトを設計することで、ビジネス文章やクリエイティブなコンテンツの質と生産性を同時に高めることができます。また、今後は生成AIの性能がますます向上していくため、プロンプトエンジニアリングの意義は一層大きくなるでしょう。

**最終的なポイントとして、**
1. **明確な目的設定:** AIに期待する成果物をハッキリ定義する。  
2. **具体的な指示:** フューショットや追加情報を活用し、AIが誤解なく出力できるよう導く。  
3. **結果の検証・編集:** AIのアウトプットを鵜呑みにせず、必要に応じて人間側で確認・修正する。

これらを徹底することで、生成AIのポテンシャルを最大限に引き出し、新たな付加価値を生み出すことができるでしょう。