プロンプトエンジニアリングとは？仕事内容や必要な知識を解説

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIに対して、生成AIから望ましい出力を得るために、指示や命令を設計・最適化するプロセスのことです。

特に、人工知能の中でもLM（言語モデル）・LLM（大規模言語モデル）を効率的・効果的に使うためにプロンプト学習をさせ言語モデルを訓練していきます。

生成AIから得られる回答は、プロンプトの出し方（命令や指示の仕方）によって質が大きく変わります。意図した通りの回答・文章を引き出すためには、詳細な命令や指示を出すことのできるプロンプトエンジニアリングのスキルが求められています。

AIとの対話やCLI（コマンドラインインタフェース）などとの対話形式のシステムで、ユーザーが入力する指示のことを「プロンプト」といいます。生成AIは、プロンプトによって、出力されるコンテンツの質が異なるため、適切なプロンプトを入力するスキルが重要とされています。

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プロンプトエンジニアリングの重要性は高まっています。

生成AIのパフォーマンスを最大限に引き出すためには、プロンプトエンジニアリングのスキルが不可欠です。

今後、生成AIの台頭で、私たちの生活や働き方は大きく変わると予想されます。今まで手動で作業していた仕事や業務が生成AIに代替される可能性もあります。

今後、生成AIのメリットを最大限に受けるためにもプロンプトエンジニアリングのスキルを身につけることは重要であると考えられます。生成AIは日常生活にのみならず、仕事においてもかなり幅広い業界で使われることが想定されます。

ただし、今の段階では、プロンプト次第で、生成AIが回答する内容の精度が低く、安定していない場合もあります。そのため、生成AIからの回答のクオリティをあげ、望ましいアウトプットを引き出すためには、適切なプロンプトを設計するプロンプトエンジニアリングのスキルを今後のために身につけておくことは重要と言えます。

プロンプトエンジニアリングのメリットを3つ紹介します。

現段階では、生成AIの出力する答えがいつも一定の質を保った回答でない場合があります。どのようなプロンプトで命令・指示を出すかによって回答の質が変わってきます。生成AIから最大限メリットを受けるためには、プロンプトエンジニアリングのスキル・生成AIを使いこなすことのできるスキルを持っていることが大切です。

プロンプトエンジニアリングのスキルを持っていることで、クオリティの高い回答を得られる可能性が高くなり、AIを使いこなすことができるようになります。結果として、生成AIの使用用途を広げることにつながります。今までは、生成AIに任せられないと思っていた業務も任せることができるようになるかもしれません。

生成AIを取り入れることで、自社サービスのUX向上につながる可能性があります。例えば、今まで人間が対応していたコールセンターやチャット対応を、チャットボットを組み込むことで24時間いつでも問い合わせに対応できるようになるなどUXの向上が考えられます。

プロンプトの要素は主に4つに分類されます。タスクによって柔軟に4つの要素のいずれかを取り入れて適切なプロンプトを作成することで生成AIより適切な回答を得ることができやすくなります。

4つの要素を表で紹介します。

期待した回答や情報を得るための、効果的なプロンプトを作成するためには、以下がポイントです。

・具体的に命令する

・複雑で曖昧な命令にしない

・前提条件や、質問の背景や意図を伝える

・順を追って段階的に質問を行う

・適宜、必要な情報を提供する

・中立的な質問をする

プロンプトエンジニアとは、生成AIが最適な回答を返せるよう、プロンプトを開発・改良するエンジニアのことです。プロンプトによって生成AIからかえってきた回答を評価し、何度もAIとプロンプトでやりとりをおこないます。

プロンプトエンジニアの主な仕事は、プロンプトを設計することです。プロンプトを設計する際には、ユーザーニーズを組んだ上で進める必要があります。様々なシーンに合わせて最適な回答を自動生成できるようAIを訓練します。

その際に、あらゆるプロンプトを用いて言語モデルのテストを行っていきます。大量のデータやユーザーからのフィードバックを基にAIモデルを分析します。

最適な回答が得られるようになることで、ユーザーの満足度の向上につながったり、カスタマーサポート業務を軽減したりすることにもつながります。

プロンプトエンジニアの主な仕事でもお伝えした通り、生成AIとは密接にかかわる仕事です。生成AIについての知識がなければ、どのように学習をさせ、どういった答えを出力させるか最適な手順で進めることが難しいでしょう。学習モデルや強化学習といったアルゴリズムを理解しているだけではなく、言語処理の仕組みなど幅広く理解していることが求められます。

プロンプトエンジニアは、自然言語処理に関しての知識も必要です。自然言語処理とは、普段わたしたちが使っている自然言語をコンピューターに処理をさせる技術のことです。生成AIが回答を生成するときにも用いられます。スムーズな自然言語処理を行うためには構造を理解していることが大切です。

プロンプトエンジニアは、エンジニアと名前の付いている通り、プログラミングの知識も必要です。自然言語処理の知識も必要とお伝えしましたが、自然言語処理技術を実装する際にはプログラミング言語を用いる必要があります。例えば、Python、Java、C++といったプログラミング言語が読めたり書けたりする知識やスキルを持っていることが求められます。

プロンプトエンジニアは、専門性を持って課題を解決する力が求められます。専門性の中にドメインの知識も含まれます。ドメイン知識とは、特定の事業においての知見や情報のことを指しています。こういった専門性を持っていることで、生成AIを用いて企業の課題を解決することができます。

プロンプトエンジニアリングの技術は、日々進化しています。生成AIから望ましい情報を得るためには、質の良いプロンプトであることが求められます。今回は、プロンプトエンジニアが用いるプロンプトエンジニアリングの技術について8点ほど紹介します。

思考連鎖型プロンプティング（Chain-of-ThoughPrompting）は、複雑な質問や情報を、思考の流れを模倣し、より小さな論理的な部分に分解し処理をする手法です。問題に直接回答するのではなく、中間に推論などのステップを経ながら問題を解決します。このように処理することで推論能力が向上します。

思考の木プロンプティング（Tree of Thoughts Prompting）は、段階構造を使用して思考のプロセスを導く手法です。思考の木プロンプティングでは、1つの質問に対し、考えられる次のステップを1つ以上生成するよう指示を出し、探索手法を使用してステップごとにモデルを実行していきます。

ソクラテス式プロンプティング（ Socratic Prompting）は、生成AIに対して、説明込みで答えるよう指示を出し、連続で質問を投げかける手法です。何度も質問を行い、AIが何度も回答を修正したり補足したりすることで、新情報や新しい考えが出てくることがあります。

Complexity-based プロンプティング（Complexity-based Prompting）は、タスクの難易度に応じてプロンプトの調整を行うことで、AIが正確にタスクを処理できるようにする手法のことです。AIが正確に効率的にタスクを実行できるように、難易度に応じてプロンプトの詳細さや複雑さを調整することが必要です。

知識生成プロンプティング（Generate Knowledge Prompting）は、関連情報やデータをプロンプトに組み込むことで精度の高い回答を導きだす手法です。AIが回答する際の文体を指定したり、既存の情報等の知識を与えたりすることで、回答の精度を上げることがこのプロンプティングの特徴です。

Least-to-most プロンプティング（Least to Most Prompting）は、一番簡単な問い、もしくは、前提条件から段階を踏んで徐々に複雑な問いを行い、解決に到達する方法を探る手法です。難易度の高い質問や複雑なタスクの場合は、ただ単に質問をしただけでは求める回答が得られないことがあります。このプロンプティングを用いることで、小さな問題を順に解決しながら、学習を行うことで、最終的なゴールに向かって問題を解決することができます。

自己改良プロンプティングは、まずはAIに問題を解かせてから、その問題を振り返り、フィードバックをさせた上で、次の回答の質を高めさせる手法です。このプロセスは、決められた停止理由に達するまで繰り返しおこなわれます。

方向性刺激プロンプティングは、特定のキーワードや視点といったヒントや手がかりをAIに与えることで、AIが方向性に沿った回答をするよう指示する手法です。文字通り、適切な方向性を持つ回答を導き出せるよう刺激を与えることで、言語モデルを目的に沿った推論結果を返せるように誘導します。

デジタルハリウッド専門スクールでは、プロンプトエンジニアリングがクリエイターにとって標準的なスキルになると考えています。2023年9月より「クリエイターのためのプロンプトエンジニアリング講座」の提供を開始しました。こちらのコースでは、生成AIに馴染みのない方でも、優れたプロンプトを操る能力を身に付けることが可能です。生成AIを活用して今までに身についているスキルのスピードアップ/クオリティ向上を達成するだけでなく、今までに経験のないプロジェクトや作品制作を可能にする新規スキルの習得を実現するために、5ステップの学習体系で生成AIのポテンシャルを最大限に学べる内容になっています。

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今回は、プロンプトエンジニアリングとは何か、仕事内容や必要な知識を紹介しました。生成AIの台頭からまだ間もないですが、急速に普及率を伸ばし様々な業界で用いられています。ますますプロンプトエンジニアという職業は必要とされることが想定されます。今後、プロンプトエンジニアを目指したいと思っている方は今回の記事を参考にしてみてください。