プロンプトエンジニアリングとは？
ぷろんぷとえんじにありんぐ
プロンプトエンジニアリングとは、AIに対する指示文（プロンプト）を工夫・設計することで、より意図に沿った高品質な出力を引き出す技術・実践のことです。
プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）とは、大規模言語モデル（LLM）やAI画像生成モデルへの入力文（プロンプト）を意図的に設計・最適化することで、望ましい出力を得る技術です。モデルの重みを変更せず、入力の工夫だけでモデルの能力を最大限に引き出せる点が特徴です。
代表的なプロンプト技法には次のものがあります。
- ゼロショット：例示なしで直接タスクを指示する基本的な方法。
- フューショット：数件の入出力例を示してからタスクを依頼し、モデルにパターンを学ばせる。
- Chain-of-Thought（思考連鎖）：「ステップごとに考えてください」と指示することで、推論の過程を明示させ精度を高める。
- 役割設定（Role Prompting）：「あなたは○○の専門家です」と役割を与えることで回答のスタイルや深度を調整する。
プロンプトの品質はAIの回答精度に直結するため、企業ではプロンプト設計を専門とする職種も生まれています。一方で、モデルのバージョンが変わるとプロンプトの効果が変わることもあり、継続的な検証が必要です。プロンプトインジェクション（悪意ある入力でモデルを誘導する攻撃）への対策もセキュリティ上の重要な課題です。
使い方・例文
複雑な数学の文章題をAIに解かせる際、「まず問題を整理し、ステップごとに計算してください」と一言加えるだけで正答率が上がる現象が、プロンプトエンジニアリングの効果の典型例です。
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