プロンプト | AI-ワークスタイルｌAIツール（ChatGPT・生成AI）で仕事を効率化させるメディア https://ai-workstyle.com AIツール（ChatGPT・Claude・Gemini）の使い方～おすすめのAIスクールおよびAI就活術まで紹介 Sun, 08 Sep 2024 03:37:11 +0000 ja hourly 1 https://wordpress.org/?v=6.9.4 https://ai-workstyle.com/wp-content/uploads/2023/05/cropped-名称未設定のデザイン__3__page-0001-removebg-preview-32x32.png プロンプト | AI-ワークスタイルｌAIツール（ChatGPT・生成AI）で仕事を効率化させるメディア https://ai-workstyle.com 32 32 AIに指示を出す方法を学ぶ『プロンプトエンジニアリングガイド』の全貌を初心者向けに解説 https://ai-workstyle.com/ai-promptengineer-guide/ Sat, 27 Jan 2024 03:37:58 +0000 https://ai-workstyle.com/?p=3754
Prompt Engineering Guideより引用

DAIR.AIによって編纂された『プロンプトエンジニアリングガイド』は、生成AIの分野でのプロンプトエンジニアリングに関する教育資料として機能しており世界中で活用されています。プロンプトエンジニアリング自体は、ChatGPTのような生成AIに適用される大規模言語モデル（LLM）に対して効果的なプロンプト（指示文）を設計し、改良することに焦点を当てた学問領域です。

AIは人間の代わりに様々なタスクをこなすことができますが、そのためにはAIに正しく指示を出す必要があります。AIに指示を出す方法を学ぶのがプロンプトエンジニアリングです。プロンプトエンジニアリングは、AIに対して自然言語で指示文を書く技術です。プロンプトエンジニアリングをマスターすれば、AIの能力を最大限に引き出すことができます。

この記事では、『プロンプトエンジニアリングガイド』の内容を詳しく解説します。『プロンプトエンジニアリングガイド』の概要や目的、導入編やテクニック編の具体例などを紹介します。AIに指示を出す方法を学びたい方は、ぜひ『プロンプトエンジニアリングガイド』をチェックしてみてください。

プロンプトを短期間で一気に勉強したい方はこちら


きょろ
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「プロンプトエンジニアリングの平均年収やなる方法」について知りたい方は下記をご覧ください。

【年収やばい】プロンプトエンジニアリングとは？将来性と必要なスキルは？

この記事はこんな人におすすめ

・プロンプトエンジニアリングガイドが難しいのでわかりやすく解説してほしい
・プロンプトエンジニアリングガイドで見るべき要点だけ知りたい
・プロンプトエンジニアリングガイドの日本語版を見てもよくわからない

『プロンプトエンジニアリングガイド』とは要約すると・・・

要約すると・・・
・明確で具体的な指示を出す際は、数字や例を活用してください。 ・生成AIは単に応答するだけではなく、文のスタイルを分析して、話者の「気分」「情緒」「体調」などを理解する可能性もあります。 ・複雑な問題については、段階を踏んで回答を求めることで、誤解を減らすことができます。

特に3つ目に関してはこういうことです。

「スーパーで10個のキャベツを買い、たくさん買ってしまったので隣人に2つ、親戚に2つ渡し、その後1つ食べて明日も2個食べました。残りはいくつでしょうか？」という問題を出し、一度に答えさせようとすると間違える可能性がありますが、「会話しながら考えてみましょう」と付け加えることで、正確な答えにたどり着くことができます。


「生成AI分野の研究コミュニティ「DAIR.AI」が手掛ける『プロンプトエンジニアリングガイド（Prompt Engineering Guide）』は、この分野の研究者や実践者を対象にした教育資料としての役割を果たしています。この資料は、プロンプトエンジニアリングに関する最新の情報を提供するため、日本語版でも継続的に内容が更新されています。

DAIR.AIは、AIに関する研究、教育、技術の普及を目的とし、将来のAIイノベーターやクリエイターの育成に注力するコミュニティとして活動しています。」

『プロンプトエンジニアリングガイド』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学べます。『プロンプトエンジニアリングガイド』は、以下のような特徴を持っています。

理論と実践のバランスが良い
多様なテーマとレベルがある
ヒントが豊富にある

  • 理論と実践のバランスが良い：『プロンプトエンジニアリングガイド』では、プロンプトエンジニアリングの理論が図形式で示されわかりやすく、実際にAIに指示を出す練習もできます。
  • 多様なテーマとレベルがある：『プロンプトエンジニアリングガイド』では、プロンプトエンジニアリングのテーマやレベルに応じて、様々なコースが用意されています。例えば、プロンプトエンジニアリングの基本的な考え方や手順を学ぶ「導入編」や、プロンプトエンジニアリングの応用的なテクニックを学ぶ「テクニック編」などがあります。また、テーマごとに難易度が設定されており、初心者から上級者まで自分に合ったコースを選ぶことができます。
Prompt Engineering Guideより引用
  • ヒントが豊富にある：『プロンプトエンジニアリングガイド』では、プロンプトを書く際の、フィードバックやヒントが豊富に提供されています。プロンプトを書く前に、そのテーマに関する背景知識や参考例を教えてくれます。フィードバックやヒントを参考にして、プロンプトを改良することができます。

『プロンプトエンジニアリングガイド』は、プロンプトエンジニアリングの学習に最適なプラットフォームです。『プロンプトエンジニアリングガイド』を使えば、AIに指示を出す方法を効率的に学ぶことができます。

きょろ
きょろ

AIの勉強法を一から学びたい方は以下でロードマップを紹介しています。

AIの勉強方法でおすすめは？初心者や社会人、学生向けに解説

そもそもプロンプトエンジニアリングとは何か？

プロンプトエンジニアリングとは、AIに対して自然言語で指示文を書く技術です。プロンプトエンジニアリングを使えば、AIの能力を最大限に引き出すことができます。

プロンプトエンジニアリングの対象となるAIは、大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）と呼ばれるタイプのAIです。LLMは、大量のテキストデータを学習して、自然言語を生成したり理解したりすることができLLMは、大量のテキストデータを学習して、自然言語を生成したり理解したりすることができるAIです。LLMは、自然言語処理の分野で最先端のAIとして注目されています。GPT-3やBERTなどの有名なAIもLLMの一種です。

LLMは、自然言語を入力として受け取り、自然言語を出力として返すことができます。このとき、入力された自然言語をプロンプトと呼びます。プロンプトは、AIに対する指示文です。プロンプトによって、AIの出力をコントロールすることができます。

プロンプトエンジニアリングとは、プロンプトを書く技術です。プロンプトエンジニアリングでは、以下のようなことを人間が考えます。

目的：AIに何をさせたいのか？どんな出力を得たいのか？
入力：AIにどんなプロンプトを与えるのか？プロンプトの形式や内容は何か？
出力：AIの出力はどんなものになるのか？出力の形式や内容は何か？
評価：AIの出力は目的に沿っているのか？出力の品質や正確さはどうか？

プロンプトエンジニアリングは、AIに指示を出す方法を学ぶことで、AIの能力を最大限に引き出すことができます。プロンプトエンジニアリングは、AIとのコミュニケーションのスキルです

【年収やばい】プロンプトエンジニアリングとは？将来性と必要なスキルは？
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2024.01.23

AIに指示を出す基礎を学ぶ『プロンプトエンジニアリングガイド』導入編

『プロンプトエンジニアリングガイド』の導入編では、プロンプトエンジニアリングの基本的な考え方や手順を学ぶことができます。導入編では、以下のような内容が学べます。

・LLM設定

プロンプトエンジニアリングを行う前に、使用するLLMの設定を行います。LLMには、様々な種類やバージョンがあります。LLMの種類やバージョンによって、AIの性能や特性が異なります。LLMの設定では、使用するLLMの種類やバージョンを選択し、そのLLMの特徴や制限を理解します。

プロンプト操作時には、次の2つの設定を調整することで、出力結果を変更することができます。

・温度（Temperature）設定： このパラメータを低くすると、最も可能性が高い答えを選び、より予測可能な結果になります。逆にこの値を上げると、よりランダムで多様な答えが生成されるようになります。

・Top_p（核サンプリング）設定： この値を小さくすると、より正確で事実に基づいた答えが出力されます。反対にこの値を大きくすると、より多様な回答が得られます。実に基づいた答えが出力されます。反対にこの値を大きくすると、より多様な回答が得られます。

「温度（Temperature）」と「Top_p」の設定を同時に変更するよりも、どちらか一方を調整することが一般的に推奨されます。また、使用中の大規模言語モデル（LLM）のバージョンによっても、結果は異なることに注意が必要です。


・基本的なプロンプティング

プロンプトエンジニアリングの基本的な方法を学びます。基本的なプロンプティングでは、プロンプトの書き方や出力の読み方を学びます。プロンプトの書き方では、プロンプトの形式や内容を決めます。プロンプトの形式には、質問形式や命令形式などがあります。

ここではちゃんと指示を出す事と出さない物では回答にどんな違いがあるのかを解説しています。

指示を出さない例


指示を出す例


・プロンプトの要素

プロンプトを構成する要素を学びます。プロンプトの要素には、以下のようなものがあります。

・指令：モデルに行ってほしい具体的なタスクや指示。
・背景情報：追加の外部情報や文脈が含まれることがあり、これによってモデルがより適切な応答を行うことが可能になる。
・入力データ：応答の基になる入力や質問。
・出力指示：出力される内容の種類や形式を定める指示。

具体的にはこういうプロンプトになります。

#指令
今からExcel関数を作成してもらいます。

#背景
私はExcel関数がかなり苦手です。

#入力データ
A列に数字が入っていたらB列に〇を入力するようにしたいです。

#出力指示
関数とその説明をお願いします。


こういった指示があるとないとでは大きく回答が異なります。実際に試してみました。イメージこんな感じです。

プロンプトをうまく作成するコツ

・明確に書く
・簡潔に書く
・適切に書く
・#を使う

明確に書く：プロンプトは、AIに対して明確に指示を出すことができるように書く必要があります。プロンプトには、曖昧さや不完全さや矛盾がないように注意しましょう。プロンプトは、AIに対して期待する出力を明示することができるように書きましょう。

きょろ
きょろ

ここでいう「明確に書く」とは、「主語」が入っているか
例 誰（ChatGPT）が誰に（私に）など。

「前提条件」「背景」が指示文に入っているかなどの事です。


簡潔に書く：プロンプトは、AIに対して簡潔に指示を出すことができるように書く必要があります。プロンプトには、必要な情報だけを含めましょう。プロンプトには、余計な情報や冗長な表現を避けましょう。プロンプトは、AIに対して無駄な処理をさせないように書きましょう。

適切に書く：プロンプトは、AIに対して適切に指示を出すことができるように書く必要があります。プロンプトには、AIの性能や特性に合わせて書きましょう。プロンプトには、AIの能力や限界を考慮しましょう。プロンプトは、AIに対して不可能なことや危険なことをさせないように書きましょう。

＃を使う：先述のプロンプトで使いましたが、「＃」を使って区切ってあげるとAIが認識しやすいとされています。

きょろ
きょろ

自動で＃が作れるプロンプト生成ツールを作りましたのでよかったら下記をご活用ください。

【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツール
【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツールを作成しました！ 【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツールは、ChatGPTに対する効率的かつ目的に沿ったプロンプトを自動生成するツールです。このツールを使...
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2023.10.28

『プロンプトエンジニアリングガイド』の導入編では、プロンプトエンジニアリングの基本的な知識やスキルを身につけることができます。導入編を終えると、AIに対して簡単な指示を出すことができるようになります。導入編は、プロンプトエンジニアリングの入門としておすすめです。

プロンプトエンジニアリングガイド導入編はこちら

プロンプトエンジニアリングの応用的なテクニックを学ぶ『プロンプトエンジニアリングガイド』テクニック編

『プロンプトエンジニアリングガイド』のテクニック編では、プロンプトエンジニアリングの応用的なテクニックを学ぶことができます。テクニック編では、以下のような内容が学べます。

Zero-shotプロンプティング

・簡単に書くことができる

AIの出力は不安定

プロンプトエンジニアリングの中でも最もシンプルな方法です。Zero-shotプロンプティングでは、プロンプトにコンテキストやフォーマットを含めずに、タスクだけを与えます。
Zero-shotプロンプティングでは、AIに対して事前情報や出力形式を指定しないため、AIは自分で推測する必要があります。Zero-shotプロンプティングは、簡単に書くことができますが、AIの出力は不安定になりやすいです。

実際に試してみました。イメージこんな感じです。

プロンプト：朝、僕はバナナを食べた。その時の感情を考えなさい

Few-shotプロンプティング

・出力は安定
・複雑なタスクをこなす際に便利

プロンプトエンジニアリングの中でも最も一般的な方法です。
Few-shotプロンプティングでは、プロンプトにコンテキストやフォーマットを含めるとともに、タスクに関連する例を与えます。AIに対して事前情報や出力形式を指定するとともに、タスクのパターンを教えることができます。

太郎は日本人である。 日本人は正直である。 ゆえに、太郎は？

Chain-of-Thoughtプロンプティング

・難易度の高いプロンプトに回答できる

・プロンプトが複雑
・プロンプト作成自体に時間がかかる

プロンプトエンジニアリングの中でも最も高度な方法です。
「Chain-of-Thoughtプロンプティング」は、推論過程を明示することで、複雑な問題に対する回答の精度を高めるためのプロンプト手法です。この手法を、少数事例学習（Few-shotプロンプティング）と併用することにより、難易度の高いタスクに対しても優れた結果を導き出すことが可能になります。

Chain-of-Thoughtプロンプティングでは、AIに対して事前情報や出力形式を指定するとともに、タスクのロジックを教えることができます。Chain-of-Thoughtプロンプティングは、AIの出力を高度にすることができますが、プロンプトを書くことが複雑になることがあります。

プロンプト:

このグループの奇数を合計すると偶数になります。: 4、8、9、15、12、2、1。A: 奇数を全て加えると(9, 15, 1)25になります。答えはFalseです。このグループの奇数を合計すると偶数になります。: 17、10、19、4、8、12、24。A: 奇数を全て加えると(17, 19)36になります。答えはTrueです。このグループの奇数を合計すると偶数になります。: 16、11、14、4、8、13、24。A: 奇数を全て加えると(11, 13)24になります。答えはTrueです。このグループの奇数を合計すると偶数になります。: 17、9、10、12、13、4、2。A: 奇数を全て加えると(17, 9, 13)39になります。答えはFalseです。このグループの奇数を合計すると偶数になります。: 15、32、5、13、82、7、1。A:
Chain-of-Thoughtプロンプティングより引用

実際に試してみましたが正確に回答してくれました。

自己整合性（Self-Consistency）

・何度もサンプリングを用意してあげる事で回答スタンス、フローを覚える

・サンプリングを与えるのに時間がかかる

イメージつきにくいかと思います。下記サンプル図です。
要するに計算方法などを覚えさせて、計算方法が同じであれば難易度の高い問題に挑戦させると答えられるようになるというものです。

皆さんも掛け算を覚える時にかなり暗記したと思います。それと一緒です。

自己整合性とは、プロンプトの中で矛盾がないことを意味します。プロンプトに矛盾があると、AIの出力も矛盾することがあります。プロンプトに矛盾がないことを確認するためには、以下のようなことに注意しましょう。

  • コンテキストとタスクの整合性：プロンプトのコンテキストとタスクが整合していることを確認しましょう。コンテキストとタスクが整合しているとは、コンテキストがタスクに関連していることや、コンテキストがタスクをサポートしていることを意味します。コンテキストとタスクが整合していないと、AIはコンテキストを無視したり、タスクを誤解したりすることがあります。

  • タスクとフォーマットの整合性：プロンプトのタスクとフォーマットが整合していることを確認しましょう。タスクとフォーマットが整合しているとは、タスクがフォーマットに適合していることや、フォーマットがタスクを表現できることを意味します。タスクとフォーマットが整合していないと、AIはタスクを満たせなかったり、フォーマットを破ったりすることがあります。
  • コンテキストとフォーマットの整合性：プロンプトのコンテキストとフォーマットが整合していることを確認しましょう。コンテキストとフォーマットが整合しているとは、コンテキストがフォーマットに影響しないことや、フォーマットがコンテキストを反映できることを意味します。コンテキストとフォーマットが整合していないと、AIはコンテキストを無視したり、フォーマットを破ったりすることがあります。

敵対的プロンプティング

・プロンプトを適切に扱う上での重要な領域

・悪用されると、倫理的、政治的、著作領域で侵害が及ぶので絶対に悪用はNG

「敵対的プロンプト（Adversarial prompting）」という概念は、大規模言語モデル（LLM）におけるリスクや安全性の問題を理解する上で重要な役割を果たします。この分野は、プロンプトエンジニアリングの重要な一環であり、これらのリスクを特定し、それに対応する技術の開発にも焦点を当てています。

具体的な攻撃事例として下記があります。

・プロンプトインジェクション
・プロンプトリーク
・プロンプト ・ジェイルブレイク

・プロンプトインジェクション：プロンプトに故意の改変を加え、出力を不正に操作する手法。

・プロンプトリーク：機密性の高い情報を含むプロンプトが外部に公開されるような手法。

・プロンプト ・ジェイルブレイク：不法または非倫理的な内容の出力を促す方法。

敵対的プロンプティングでは、AIに対して不正確な情報や不適切な内容を生成させることができます。
プロンプトインジェクションを防ぐ方法もありますので下記記事をご参照ください。

SNSで話題のChatGPTプロンプトインジェクション攻撃とは

敵対的プロンプティングは、AIの出力を悪用することができますが、AIの信頼性や安全性を損なうことがあります。敵対的プロンプティングは、プロンプトエンジニアリングの倫理に反することであり、絶対に行ってはいけません。

『プロンプトエンジニアリングガイド』まとめ

『プロンプトエンジニアリングガイド』の要点は下記の通りです。

・明確で具体的な指示を出す際は、数字や例を活用してください。
・生成AIは単に応答するだけではなく、文のスタイルを分析して、話者の「気分」「情緒」「体調」などを理解する可能性もあります。
・複雑な問題については、段階を踏んで回答を求めることで、誤解を減らすことができます。

プロンプトエンジニアリングガイドは、AIに指示を出す方法を学べるオンラインの学習プラットフォームです。AIに指示を出す方法を学ぶのがプロンプトエンジニアリングです。プロンプトエンジニアリングは、AIに対して自然言語で指示文を書く技術です。

『プロンプトエンジニアリングガイド』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学べます。プロンプトエンジニアリングのテーマやレベルに応じて、様々なコースが用意されています。

『プロンプトエンジニアリングガイド』は、プロンプトエンジニアリングの学習に最適なプラットフォームです。日本語版も出ていますのでAIに指示を出す方法を学びたい方は、ぜひ『プロンプトエンジニアリングガイド』をチェックしてみてください。

【実体験あり】最新の生成AIが学べるおすすめAIスクール7選！初心者・社会人向けに解説
AIの市場規模、知っていますか？ 総務省より引用 2022年の年末にChatGPTが爆発的に流行してからというもの、生成AIの伸びがとんでもないことになっています。2027年には日本だけで1兆1,034億円に到達する見込みです。 しかしなが...
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2024.06.18
]]> 【年収やばい】プロンプトエンジニアリングとは？将来性と必要なスキルは？ https://ai-workstyle.com/ai_promptengineer_summarize/ Mon, 22 Jan 2024 17:45:07 +0000 https://ai-workstyle.com/?p=3691
プロンプトエンジニアリングの年収２４００万～募集をしているAnthropic

AI（人工知能）の発展に伴って、プロンプトエンジニアという職種が注目されています。

海外では年収2400万円以上の求人広告も・・・
プロンプトエンジニアとは、AIモデルに対して自然言語で指示や問いかけをすることで、様々なタスクを実行させることができる人のことです。

プロンプトエンジニアは、AIの能力を最大限に引き出すために、プロンプトと呼ばれる自然言語の文を設計・分析・最適化するスキルを持っています。

また、プロンプトエンジニアは、ITエンジニアとどう違うのでしょうか？プログラミングスキルは要るものなのでしょうか。
そして、プロンプトエンジニアになるためには、どのようなスキルや方法が必要なのでしょうか？
本記事では、プロンプトエンジニアリングの概要や役割、仕事内容、必要なスキル、需要・将来性、なり方・キャリアパスなどについて解説していきます。

生成AIが学べるおすすめAIスクール6選！社会人向けに徹底解説

この記事はこんな人におすすめ

・プロンプトエンジニアにジョブチェンジしたい
・プロンプトを使ってChatGPT使うのは好きだけど、、、そういうこと？
・プロンプトエンジニアの年収が知りたい

プロンプトエンジニアリングとは？なぜ重要？


プロンプトエンジニアリングは、言語モデルの性能を最大化し、有効なプロンプトの開発に不可欠です。言語モデル（LM）や大規模言語モデル（LLM）では、単純な質問や指示だけでは十分なテキスト応答を得られないことがあります。適切なプロンプトの設定は、AIの作業効率を高め、より精度の高い結果を得るのに役立ちます。

この技術は、AIモデルに入力されるプロンプトや指示を慎重に構築することを含みます。テキスト、画像、コード生成など、AIが生成するコンテンツの質と関連性を最適化するためにプロンプトを使用します。

たとえば、異なる語順や修飾語の使用回数の変化（例えば、「非常に」対「非常に、非常に、非常に」）が最終的なテキストに大きな影響を与えることがあります。また、開発者は、既存のコードの例や解決しようとしている問題の説明を組み合わせることで、コード補完にプロンプトエンジニアリングを使用することもできます。また、敵対的なプロンプト（プロンプトインジェクション）へのリスクを軽減するためにも、プロンプトエンジニアによる慎重なプロンプト設計が求められます。

プロンプトエンジニアリングは、異なるスタイル、視点、アスペクト比、視点、画像解像度など、生成された画像のさまざまな特性を微調整するのにも役立ちます​

前提：プロンプトとは

そもそもプロンプトは、ユーザーがコンピューターやAIシステムに命令や要求を伝えるための入力です。例えば、ChatGPTに対してテキストボックスに質問や指示を入力する行為がこれにあたります。ChatGPTはこれらの入力を解析して適切な回答を生成します。プロンプトは、AIが作成する内容や実行するタスクに影響を与えるため、望ましい結果を得るために適切なプロンプトを設計することがプロンプトエンジニアの役割です。

試しにコーディングをお願いするプロンプトを使ってみます。

#命令文
電卓を作成するためのhtml、CSS、javascriptを教えてください。
#条件
言語: 日本語
文字数: 300
生成数: 2
役割: プログラマ
ビジネス言葉で

3つのソースコードを作ってくれました。実装してみましょう。

とても電卓として使えるものではにですがそれっぽいものができました。
要するにプロンプト次第でこの完成形も大きく変わるという事です。

シンプル電卓
きょろ
きょろ

ChatGPTプロンプトのテンプレートや工夫の仕方は下記記事からご参照いただけます。

【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツール

知っておくべきプロンプトの4つの要素


プロンプトエンジニアリングに関する資料では、「Prompt Engineering Guide」が広く参照されています。このガイドでは、効果的なプロンプトを構築するための主要な要素として、以下の4点が指摘されています。

プロンプト構築の主要要素:

要素名説明内容
命令・指示AIモデルが行うべきアクションやタスクを指定します。
背景・文脈AIモデルが出力品質を向上させるために考慮すべき情報や状況です。
入力データAIモデルに答えてもらいたい質問や情報を提供します。
出力指標AIモデルに期待する回答の形式やフォーマットを指定します。
引用元

これらの要素を適切に組み合わせることにより、AIモデルが効率的かつ適切にタスクを遂行するためのプロンプトを設計することができます。

プロンプトの型の実例

Prompt Engineering Guideから一部のプロンプトの型を実演して紹介します。

Zero-shot Prompting


「ゼロショット・プロンプト（Zero-shot prompting）」とは、AIモデルに事前の例示や情報を与えずにタスクを実行させる方法です。このアプローチでは、AIに対して一般的な質問や命令を出し、モデルが以前に学習した知識だけを利用して答えを導き出すよう求めます。

テキストを中立、否定、肯定に分類してください。
テキスト: 休暇は大丈夫だと思います。
感情：

こんな感じで何も事前情報を与えず一発で答えを出してもらうイメージです。

Few-shot Prompting

一方、「フューショット・プロンプト（Few-shot prompting）」では、限られた数の例やサンプルをAIモデルに提供し、それを参考にタスクを実行させます。これにより、AIは提供された具体的なケーススタディを基に、類似した問題に対する回答を形成することができます。

これらのプロンプトの型は、AIが未知のタスクに対応する際の基本的な手法として、特に大規模な言語モデルで広く用いられています。

太郎は日本人である。 日本人は正直である。 ゆえに、太郎は？

3段論法で使うやつですね。正確に答えられています。

プロンプトエンジニアリングガイドについてより詳細を知りたい方は下記記事をご覧ください。

AIに指示を出す方法を学ぶ『プロンプトエンジニアリングガイド』の全貌を初心者向けに解説
Prompt Engineering Guideより引用 DAIR.AIによって編纂された『プロンプトエンジニアリングガイド』は、生成AIの分野でのプロンプトエンジニアリングに関する教育資料として機能しており世界中で活用されています。プロン...
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2024.01.27

プロンプトエンジニアリングの役割とは

プロンプトエンジニアリングの役割とは、プロンプトを設計・分析・最適化することで、AIモデルの能力を最大限に引き出すことです。
プロンプトエンジニアリングの役割は、大きく分けて以下の3つに分類できます。

①プロンプトの設計
②プロンプトの最適化
③業務効率化

①プロンプトの設計

プロンプトの設計とは、AIモデルに対して自然言語で指示や問いかけをすることで、様々なタスクを実行させることができる自然言語の文を作ることです。
プロンプトの設計には、以下のようなステップがあります。

タスクの定義：AIモデルに何をさせたいかを明確にする。
プロンプトの作成：タスクに応じて、自然言語で指示や問いかけをする文を作る
プロンプトのテスト：プロンプトをAIモデルに入力して、出力を確認する

プロンプトの設計においては、以下のようなポイントに注意する必要があります。

AIモデルが理解できるように、明確で簡潔に書く。
AIモデルが出力できるように、具体的で詳細に書く。
誤解しないように、曖昧さや矛盾を避ける。
安全に動作するように、倫理や法律に適合するように書く。

②プロンプトの最適化

プロンプトの最適化においては、以下のようなポイントに注意する必要があります。

プロンプトの意図やニュアンスを正確に反映しているかを確認する。
文法や表現が正しいかを確認する。
内容や論理が正しいかを確認する。
倫理や法律に違反していないかを確認する。
プロンプトの長さや難易度に応じて、適切な量や質になっているかを確認する。

きょろ
きょろ

プロンプトは本当に奥が深いです。
プロンプトを最適化する事はもちろん指示の順番が大事であったりと適切な最適解を常に
考え続ける事が難しく楽しい業務になります。
まずはChatGPTでプロンプトをしっかり勉強してみたいという方は下記記事もご覧ください。

【2025年10月最新】ChatGPTを勉強するのにおすすめの本50選！カテゴリ別学習法も紹介
モビルス株式会社「業務でのChatGPT利用動向調査」より引用 半数以上が業務でのChatGPT利用経験なし。一方で３人に１人（29%）が複数回の利用経験あり。 若年層(20代・30代)ほど業務での利用経験が多く、「複数回利用したことがある...
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2023.11.21

業務効率化

プロンプトエンジニアは、多様なコンテンツ制作や業務改善の場面で重要な役割を果たします。AIに適切な指示を与えることにより、以下のようなタスクを効率的かつ高品質に実行することが可能です。

・自社製品の紹介文作成
・イメージ画像の生成
・メール文面の作成
・データの分析と予測
・ソフトウェア開発の支援

これらは一例に過ぎず、様々なシーンに適したプロンプトの作成により、幅広いコンテンツを効果的に生成できます。また、定型業務の効率化にも貢献し、今後の活躍の場はさらに広がると考えられます。

きょろ
きょろ

AIツールがどのようなことに活用されているかについては下記記事もご覧ください。

AIツール活用事例

プロンプトエンジニアリングに求められるスキルは？

プロンプトエンジニアリングに求められるスキルとは、以下のようなものです。

一つ一つ見ていきましょう。

・AIの全般の知識
・自然言語処理（NLP）の知識
・自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキル
・プログラミングスキル
・英語力
・言語化スキル
・考える力

AIの全般の知識

AIの全般の知識とは、AIの歴史や分野、種類、原理、応用、課題などについての知識のことです。
AIの全般の知識は、プロンプトエンジニアにとって必要なスキルの一つです。
AIの全般の知識があれば、以下のようなメリットがあります。

AIの可能性や限界を理解できる。
AIの最新の動向やトレンドを把握できる。
AIの適切な利用や倫理的な問題に対処できる。

AIの全般の知識を身につける方法としては、以下のようなものがあります。

  • AIに関する書籍や記事、動画、ポッドキャストなどを読んだり聞いたりする。
  • AIに関するオンラインコースやワークショップなどに参加する。
  • AIに関するコミュニティやイベントなどに参加して、情報交換やネットワーキングをする。
きょろ
きょろ

AIを勉強する上でおすすめの勉強方法は今のところ本か動画コンテンツです。
なかでも信用できるのはUdemyがおすすめです。

【企業様必見！】Udemyで学ぶおすすめのChatGPT講座5選を紹介
アイスマイリー、PRTIMESより引用 きょろ 最近ではようやくChatGPTのすごさが世間に知られ始め多くの企業がChatGPTを一斉に導入するケースが増えてきました。上場会社1834社の内10％がすでにChatGPTを導入しているとのこ...
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2023.10.22
【2025年10月最新】ChatGPTを勉強するのにおすすめの本50選！カテゴリ別学習法も紹介
モビルス株式会社「業務でのChatGPT利用動向調査」より引用 半数以上が業務でのChatGPT利用経験なし。一方で３人に１人（29%）が複数回の利用経験あり。 若年層(20代・30代)ほど業務での利用経験が多く、「複数回利用したことがある...
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2023.11.21

自然言語処理（NLP）の知識

自然言語処理（NLP）の知識とは、自然言語をコンピュータに理解させたり、コンピュータから自然言語を生成させたりする技術についての知識のことです。
自然言語処理の知識は、プロンプトエンジニアにとって必要なスキルの一つです。
自然言語処理の知識があれば、以下のようなメリットがあります。

自然言語処理の基本的な概念や用語、手法、モデルなどを理解できる。
応用例や事例、課題などを知ることができる。
品質や効果を評価や改善することができる。

自然言語処理の知識を身につける方法としては、以下のようなものがあります。

  • 自然言語処理に関する書籍や記事、動画、ポッドキャストなどを読んだり聞いたりする。
  • 自然言語処理に関するオンラインコースやワークショップなどに参加する。
  • 自然言語処理に関するコミュニティやイベントなどに参加して、情報交換やネットワーキングをする。

自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキル

自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキルとは、自然言語処理を実装するために使われるライブラリやフレームワークを使えるスキルのことです。
自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキルは、プロンプトエンジニアにとって必要なスキルの一つです。
自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキルがあれば、以下のようなメリットがあります。

自然言語処理のタスクを効率的に実行できる。
モデルやデータを簡単に利用できる。
モデルやデータをカスタマイズや拡張できる。

自然言語処理のライブラリ/フレームワークスキルを身につける方法としては、以下のようなものがあります。

  • 自然言語処理のライブラリやフレームワークの公式ドキュメントやチュートリアルを読んだり実践したりする。
  • 自然言語処理のライブラリやフレームワークのソースコードやケーススタディを読んだり分析したりする。
  • 自然言語処理のライブラリやフレームワークを使って、自分でプロジェクトやコンペティションに参加したりする。

プログラミングスキル

プログラミングスキルとは、コンピュータに命令や処理をさせるために使われる言語やツールを使えるスキルのことです。
プログラミングスキルは、プロンプトエンジニアにとって必要なスキルの一つです。
プログラミングスキルがあれば、以下のようなメリットがあります。

プロンプトエンジニアリングに必要な自然言語処理のライブラリやフレームワークを使える
関連するデータやモデルの収集や整理や分析ができる。
関連するプロジェクトやポートフォリオを作成や公開ができる

英語力

英語力は、プロンプトエンジニアにとって必要なスキルの一つです。

最新のAIモデルは日本語にも対応していますが、依然として多くのモデルは英語を主要な学習言語としています。そのため、英語でプロンプトを設計すると、AIがアクセスできる情報の範囲が広がり、回答の正確性が向上する可能性があります。プロンプトエンジニアが英語に精通していると、高品質なコンテンツの生成が容易になり、その専門性が市場でより高く評価されることが期待できます。

きょろ
きょろ

実際にAPI機能をＡＩに取り入れる際には日本語を取り入れるのはリスキーとされています。

言語化スキル

言語化スキルとは、自分の考えや感情や意図などを言葉にするスキルのことです。
言語化スキルは、プロンプトエンジニアにとって必要なスキルの一つです。

プロンプトエンジニアはAIに効果的な指示を与えるために、考えやアイデアを的確に表現する能力が必要です。AIに分かりやすく情報を伝えるための文章作成能力も重要とされています。読書を定期的に行い、論理的な思考能力と表現力を高めることが、この職種において効果的なコミュニケーションスキルを育むために推奨されます。

言語化スキルがあれば、以下のようなメリットがあります。

プロンプトを作る際に、自分がAIモデルに何をさせたいかを明確にすることができる
AIモデルに対して自然言語で指示や問いかけをすることができる
AIモデルの出力に対してフィードバックや改善案を提案することができる

きょろ
きょろ

この言語化スキルはかなり大事です。
結局何がやりたいのか自分自身でも各ジャンルでの専門知識を持ち合わせていないと
その言語は出てくることはないため、AIもうまく理解できない事が多いです。

考える力

プロンプトエンジニアには、革新的なアイデアと思考の柔軟性が必要です。新しいプロンプトを開発する際には、従来の枠組みから離れ、多様な視点や情報を取り入れることが重要です。これにより、広範な視野から物事を捉え、創造的なソリューションを生み出す能力が求められます。

【年収は？！】プロンプトエンジニアの需要・将来性

プロンプトエンジニアの平均年収について

プロンプトエンジニアの将来性と年収に関して、AI技術の進展とともに、プロンプトエンジニアの需要は増加し続けると見込まれています。現在の平均年収については下記の通りです。

プロンプトエンジニア：平均年収約600万円から1000万円
ITエンジニア全体：約432万

日本におけるプロンプトエンジニアの平均年収は約600万円から1000万円とされています。これは経験、地域、企業の規模などによって変動する可能性があります​特に、プロンプトエンジニアリングに関連する職種は、AI技術の進歩に伴い、高い需要が見込まれており、将来性も高いとされています。ただし、日本における「プロンプトエンジニア」という職種の求人数自体はまだ多くない状況です。Salary.comによると、日本における一般的なエンジニアの年収の平均は約4,332,220円とされています。ITエンジニア全体の平均年収と比較すると、プロンプトエンジニアがいかに高報酬であるかが分かります。

これは、AIがさまざまな分野での利用が拡大する中で、効果的なプロンプトの設計が重要視されるためです。特に、ChatGPTのようなAIチャットボットの効果的な活用を可能にするため、プロンプトエンジニアの役割はますます重要になっています。

また、一部の海外AIスタートアップでは年収が335,000米ドル（約2.7億円）に達すると報じられています。これはプロンプトエンジニアリングが高給取りの職業である可能性を示しています。ただし、IT業界のトレンドは変化が激しく、常に新しい技術や情報を学び続ける必要があるため、キャリアの持続性には注意が必要です。

AIの勉強を検討されている方は以下の記事をご覧ください。

AIの勉強方法でおすすめは？初心者や社会人、学生向けに解説

プロンプトエンジニアリングの将来性

人間のロゴ
Anthropicより引用

プロンプトエンジニアの需要・将来性とは、プロンプトエンジニアという職種が今後どのように発展していくかについての予測や見通しのことです。
プロンプトエンジニアの需要・将来性は、以下のような要因によって高まっていると考えられます。

  • IT人材リソースをAIサービスで代替していく
  • IoTのさらなる発展：スマートホーム・スマートカー
  • ビジネスシーンにおける活用例の増加

IoTのさらなる発展：スマートホーム・スマートカーとは、インターネットに接続された様々なデバイスやセンサーが、自動的に情報をやり取りして、生活や移動を便利にすることです。
IoTのさらなる発展：スマートホーム・スマートカーは、プロンプトエンジニアの需要・将来性を高める要因の一つです。

スマートホームとは、インターネットに接続された様々な家電や照明やセキュリティなどが、自動的に情報をやり取りして、快適に暮らせるようにすることです。
スマートホームの例としては、以下のようなものがあります。

音声やスマホで家電や照明を操作できる。
人の顔や声や指紋などでドアや窓を開け閉めできる。
火事や水漏れや侵入者などの異常を検知して通知できる。



プロンプトエンジニアは、スマートホームやスマートカーに搭載されたAIモデルに対して自然言語で指示や問いかけをすることで、様々な機能やサービスを利用できます。
プロンプトエンジニアは、スマートホームやスマートカーのAIモデルの能力を最大限に引き出すために、プロンプトを設計・分析・最適化するスキルを持っています。
プロンプトエンジニアは、IoTのさらなる発展：スマートホーム・スマートカーに貢献できる職種です。

Amazonでは2023年12月4日に最近AIを活用したプライベートや仕事へのIOTの本格活用が開始されました。日本でビジネス向けの「Alexa Smart Properties」サービスを提供開始しました。このサービスは、AI音声アシスタント「Alexa」を利用し、賃貸マンション、老人ホーム、ホテルなど様々な施設向けにカスタマイズ可能です。これにより、各施設の管理業務の効率化を図ることができます。

日本でもすでにGMOインターネットが生成AI活用でひと月あたり9万6000時間削減＝600人月相当の業務時間を創出する事ができたという事で話題になりました。

■AI活用により業務時間創出につながった例（※3）（かっこ内は創出時間）
●メール文面の土台の作成など（10時間/月）
●英文メールの添削、ニュアンス確認など（30分/通）
●トークスクリプトのアイデアだしや、アイデアをもとにしたアウトラインの作成（10時間/月）
●コンテンツマーケティング用の記事の作成や誤字脱字チェックなど（2時間/記事）
●ランディングページのペルソナ設定や構成案の作成（2時間/件）
●電話窓口の重複入電数、ユニークユーザー数のカウント（25分/回）
●社内アンケートの自由記述欄の定性分析や要約（3時間/回）
●生成AIに仕様を伝えてコーディング、またリファクタリングの実施（それぞれ1時間/月）

（※3）ChatGPTなど生成AIの活用においては、グループ各社で利用規定を策定・順守した上で、非開示情報や個人情報の入力、著作権侵害等に配慮して業務を実施しております。

GMOインターネットグループより引用

AI技術は急速に進化しており、プロンプトエンジニアの役割は今後も重要性を増していくと考えられます。AIを効果的に活用するためには、適切なプロンプトの開発が不可欠です。

実際にはエンジニアと比べても引けを取らず、キーワードは常に右肩上がりのトレンドです。

プロンプトエンジニアは高い市場価値を持ち、引く手数多の職業となる可能性があります。高収入を見込むこともできます。プロンプトエンジニアリングはAI技術の発展に伴い、日本でも注目される職業です。この分野はAIを活用する各業界で革新をもたらすポテンシャルがあります。

プロンプトエンジニアのキャリアパスはあるの？

プロンプトエンジニアは、AIモデルに対する指示やプロンプトの作成・改善に特化した専門家であり、これらのスキルはAIチャットボットなどの効率的な運用に不可欠です​

プロンプトエンジニアとしての経験は他のキャリアパスにも応用できます。例えば、AIシステム開発を手がけるAIエンジニアや、ビジネスアナリティクスに関わるデータアナリスト、高精度なデータ分析モデルの構築を行うデータサイエンティストなど、多様な分野へのステップアップが可能です​。

プロンプトエンジニアになるには？

プロンプトエンジニアへのキャリアパスを検討する際のステップは、以下のようになります。

・スクールに行く
・本で学習する
・プロンプトエンジニアリングのスキルを実践する
・必要となる技術を学ぶ
・資格を取得する
・ポートフォリオの作成
・職務経験を積む

・スクールに行く

もし、あなたがこの分野で活躍したいと考えているなら、スクールで学ぶことを強くお勧めします。

まず、スクールでは体系的かつ実践的なカリキュラムが用意されています。プロンプトエンジニアリングの基礎から応用までを網羅し、最新のトレンドや技術も学ぶことができます。また、実際のプロジェクトを通じて、現場で必要とされるスキルを身につけることができます。

きょろ
きょろ

現在国が生成AIに力を入れているということもあり、支援金がでるスクールがほとんどです。

実質無料～払った分のいくつかが返ってくるなど、さまざまです。

お得に通うなら今しかありません！以下ではおすすめのAIスクールを紹介しています。

【実体験あり】最新の生成AIが学べるおすすめAIスクール7選！初心者・社会人向けに解説
AIの市場規模、知っていますか？ 総務省より引用 2022年の年末にChatGPTが爆発的に流行してからというもの、生成AIの伸びがとんでもないことになっています。2027年には日本だけで1兆1,034億円に到達する見込みです。 しかしなが...
ai-workstyle.com
2024.06.18

本で学習する

書籍によるプロンプトエンジニアリングの自習 プロンプトエンジニアリングは、高度な技術知識が必要な分野で、基礎から応用までの知識を身につけるために書籍を利用する方法が推奨されます。

<書籍学習のメリット>

・個人のペースで進められる学習スタイル ・専門的な講座よりも経済的 ・実践的なケーススタディやプロジェクト関連の知識が得られる ・移動中やインターネットがない環境でも学習が可能

自己学習を行う際には、自主性と積極的な学習姿勢が不可欠ですが、適切な書籍を選べば、プロンプトエンジニアリングの幅広い知識と技術を身につけることが可能です。ただし、2023年10月現在、プロンプトエンジニアリングに特化した書籍の選択肢は限られています。特に、日本語の書籍が少ないことが課題です。

きょろ
きょろ

まずは生成AIを代表するChatGPTの書籍でプロンプトを学習するのは大いにアリだと思います。
詳しくは下記記事をご覧ください。

【2025年10月最新】ChatGPTを勉強するのにおすすめの本50選！カテゴリ別学習法も紹介
モビルス株式会社「業務でのChatGPT利用動向調査」より引用 半数以上が業務でのChatGPT利用経験なし。一方で３人に１人（29%）が複数回の利用経験あり。 若年層(20代・30代)ほど業務での利用経験が多く、「複数回利用したことがある...
ai-workstyle.com
2023.11.21

プロンプトエンジニアリングのスキルを実践する

ChatGPTを含むさまざまなAIツールを利用して、実際にプロンプトを作成し、実験してみましょう。
プロンプトエンジニアのキャリアへの道は、実践から始まります
複数のツールを試し、それぞれの特性を理解することが大切です。

最初に行うべきは、実際に生成AIを用いてプロンプトを作り、試すことです。「実践あるのみ」という言葉が示すように、ChatGPTを始めとしたAIツールを駆使してプロンプトを作成し、実際にどのような応答が返ってくるかを観察しましょう。

おすすめのAIツールは、下記です。

・ChatGPT
・Prompt Maker
・教えてAIbyGMO

必要な技術を学ぶ

自然言語処理やプログラミングのスキルを身に付けることが、プロンプトエンジニアリングには不可欠です。オンラインコースや専門学校を通じて、基礎から応用まで学んでいきましょう。

プロンプト作成の初手としては、単純ながらも明確な目的を持ったプロンプトを設定し、徐々にその複雑性を高めていくことが肝心です。また、他の開発者のプロンプトやコミュニティからインスピレーションを得たり、フィードバックを活かしたりすることもスキルアップに繋がります。

プロンプトエンジニアにとっては、自然言語処理（NLP）の知識とプログラミングスキルが不可欠です。特にPythonは、多くの言語モデルがこの言語をベースにしているため、プロンプトエンジニアリングにおいて重宝されます。

おすすめの学習リソースとしては、Udemyです。

下記記事に詳細が記載されていますので是非、ご覧ください。

資格を取得する

資格自体は必須ではありませんが、Pythonやディープラーニング、AIエンジニアリングに関連する資格を取得することで、体系的な学習とキャリアの信頼性向上が期待できます。

プロンプトエンジニアリング分野での資格取得の重要性 プロンプトエンジニアリングは、専門技術を持つエンジニアにとって重要な分野です。この分野における資格は、エンジニアの能力と知識を証明し、業界内での競争力を向上させるのに役立ちます。代表的なプロンプトエンジニアリング資格には以下のようなものがあります。

<主なプロンプトエンジニアリング資格>

・Certified Prompt Engineer™（Blockchain Council） ・GSDC認定プロンプトエンジニアプログラム（Global Skill Development Council） ・Prompt InstituteのAI認証 ・Prompt Engineer Certification（Prompt Institute） ・G検定（データ分析関連） ・Python3エンジニア認定試験（基礎、データ分析） ・プロンプトエンジニアリング専門試験

ただし、プロンプトエンジニアリングは比較的新しい領域であり、特定の資格が絶対必要というわけではないことを理解しておくべきです。資格は基本的な知識と技能を提供しますが、実務経験が最も重要です。

きょろ
きょろ

最近ではAIパスなど、様々なAI検定試験が出てきました。
まだ受験者数も少なく、資格として持っていると優位になることも多いためおすすめです。

面接時のスキル可視化を目的とした技能認定資格『文章生成AI能力検定』『画像生成AI能力検定』受験受付開始

ポートフォリオの作成

実際に手がけたプロジェクトや成果をまとめたポートフォリオを作成し、技術力と実績を示すことが重要です。

職務経験を積む

ポートフォリオが整ったら、プロンプトエンジニアまたはそれに関連する職種への求人に応募し、実務経験を積みましょう。求人は数が限られている可能性があるため、ITエンジニアやAIエンジニアのポジションを含めた広い視野での探求が推奨されます。

プロンプトエンジニアの求人探し&実力試しにおすすめのサイト

「プロンプトエンジニア」としてのキャリアをスタートするためには、適切な求人を見つけることが不可欠です。そこで、プロンプトエンジニアを目指す方々のために、おすすめの転職サイト5選をピックアップしました。

これらのサイトは、テクノロジー業界に特化したものから、幅広い業界をカバーするものまで様々ですが、それぞれが独自の特徴を持ち合わせております。各転職サイトの特徴や利点、そしてプロンプトエンジニアとしての求人を見つけるためのヒントを提供します。

まずは、自分の実力試し！プロンプトを売って稼ごう！

PromptWorks（プロンプトワークス）は、様々な分野の専門家によって作られるAIプロンプトの売買ができます。

きょろ
きょろ

AI未経験者でも販売ができるのでプロンプトエンジニアとしての良い練習の場にもなるでしょう。

AI技術の発展に貢献し、未来のテクノロジーを形作ることが可能なプラットフォームであり、プロンプトエンジニアとして活動することで、個人の知識と経験がAIの未来を切り開くカギとなるとされています。

また、このプラットフォームでは、70種類以上のカテゴリーが提供され、専門的な知識を活かしてAIの力を引き出すプロンプトの作成が求められています。プロンプトワークスは、その多様性と専門性の高さにより、AI分野での新たな可能性を切り開く重要な役割を担っています。

プロンプトワークスのメリットは下記の通りです。

・AI学習の機会：AI技術に関する基礎知識を身につける絶好の機会。
・専門知識の応用：既存の専門知識を活かし、新たな分野でのキャリアを構築。
・技術スキルの向上：AIとの対話を通じて、技術的なスキルを磨く。
・市場のニーズ理解：AIの市場ニーズと応用分野を深く理解。

詳細は、PromptWorksのウェブサイトでご確認いただけます：プロンプトワークス

リクルートエージェント

リクルートエージェントは、日本で信頼されている転職サービスの一つであり、プロンプトエンジニアとしての転職においても非常に役立つ選択肢です。
このサービスの最大の特徴は、多岐にわたる業界との深いつながりと、各業界の専門知識を有するキャリアアドバイザーの存在です。

リクルートエージェントでプロンプトエンジニアの求人を探すメリット

・専任のアドバイザーによる一対一のサポート
・様々な業態のプロンプトエンジニア職の求人に出会える

このサービスの利用者は、専任のアドバイザーによる一対一のサポートを受けることができます。これにより、あなたのキャリア目標やスキルセットに最も適した求人を見つけることが可能になります。また、プロンプトエンジニアとしての経験や専門性を活かせるポジションの見極め、面接準備、履歴書のブラッシュアップなど、転職活動の全過程で役立つアドバイスを提供してくれます。

リクルートエージェントは、プロンプトエンジニアの求人を探している方にとって、その専門知識、幅広い業界ネットワーク、そして個別のキャリアサポートを通じて、理想の転職を実現するための強力なパートナーとなるでしょう。

プロンプトエンジニアについてまとめ

プロンプトエンジニアリングは、人工知能や機械学習モデルに対する効果的なプロンプト（指示や質問）を設計し、これらの技術を最適に活用するための分野です。この専門領域は、AIの潜在能力を引き出し、より精度の高い出力を実現するために重要です。プロンプトエンジニアは、技術的な知識と創造性を組み合わせて、AIシステムとの対話方法を改善し、具体的な問題解決やタスク実行を支援します。

この分野での専門知識を深めるためには、専門的なコースや資格取得、独学による書籍学習が有効です。資格は技能と知識を証明し、ポートフォリオの構築は実務経験とスキルを示す手段となります。また、書籍を通じた自習は、個々のペースに合わせて深い学びを提供し、実践的な知識を身に付けることができます。

プロンプトエンジニアリングは、AIの発展と共に重要性を増している分野であり、この領域での専門性は今後も引き続き求められるでしょう。そのため、AIとその応用に興味がある人にとって、この分野への理解を深めることは、将来的なキャリア機会を広げる上で非常に有益です。

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]]> 【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツール https://ai-workstyle.com/gpt-templatetool/ Fri, 27 Oct 2023 15:39:36 +0000 https://ai-workstyle.com/?p=1960 【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツールを作成しました！

【きょろ式】ChatGPTプロンプトテンプレート簡単生成ツールは、ChatGPTに対する効率的かつ目的に沿ったプロンプトを自動生成するツールです。このツールを使用することで、ChatGPTからより望んでいる形の回答を得ることが可能になります。

この記事はこんな人におすすめ

・ChatGPTを効率的に活用したい
・ChatGPTのプロンプトを自動で生成できるようになりたい

企業様、学校、業務効率化をお考えの個人の方々で是非、このツールを共有してお使いください。

またChatGPTプロンプトテンプレートに関連する例がまとめられた記事も下記にありますので下記を参照することでさらに効果的なプロンプト設計が可能です。

ChatGPTを仕事で活用しよう！アイディア集10選｜コピペでそのまま使用できる！

きょろ
きょろ

ChatGPTがそもそもわからない人や学習を検討している人はこちらの記事も便利です。

【2023年10月最新情報】ChatGPTとは？初心者完全マニュアル入門

きょろ式ChatGPT プロンプトテンプレート生成ツール

きょろ式ChatGPT プロンプトテンプレート生成ツール

プロンプトの形式を選択

プロンプトテキストを入力

プロンプトの設定

設定1

設定2

生成されたプロンプト

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ChatGPTのプロンプトを活用する8つのメリット

ChatGPTのプロンプトを活用するメリットはいくつかあります

1.効率的な情報取得: 特定の質問やトピックに対する狙い通りの回答を素早く得られます
2.柔軟性: プロンプトを用いることで、一般的な質問から専門的な問いまで、幅広い範囲の情報を得ることができます。
3.コンテキスト整理: 質問が複数ある場合や状況が複雑な場合、プロンプトを使ってコンテキストを明確にすることができます
4.編集の簡易化: プロンプトを活用すると、出力されるテキストのスタイルやフォーマットに一定の方向性を持たせられ、編集作業が効率的になります。
5.一貫性: 同じようなプロンプトを使えば、一貫した品質とスタイルのテキストが得られます。
6.多言語対応: プロンプトを使用して特定の言語での回答を求めることも可能です。
7.実験と最適化: 異なるプロンプトで何度か試すことで、最も効果的な表現やアプローチを見つけ出すことができます。
8.コンテンツ生成: 特定の目的（例：マーケティング、教育、エンターテイメント等）に合わせて、高品質なコンテンツを効率よく生成できます。

ChatGPTのプロンプトを活用する８つのデメリット

ChatGPTのプロンプトを活用する際のデメリットもいくつか考えられます。

1.曖昧な回答: プロンプトが不明確または一般的すぎる場合、得られる回答も曖昧かつ非効率的になる可能性があります。
2.過度な依存: プロンプトに頼りすぎると、自分自身で情報を評価や分析する能力が低下する可能性があります。
3.誤解の可能性: プロンプトが短すぎると、その意図するところが明確でない場合があり、それが誤ったまたは不完全な回答を引き出す可能性があります。
4.リソースの消費: 高度にカスタマイズされたプロンプトを作成とテストには時間と労力がかかる場合があります。
5.一貫性の欠如: 異なるプロンプトを使い分けることで、回答のスタイルやトーンが一貫しなくなる可能性があります。
6.オーバーフィット: あまりにも特定のプロンプトに最適化されすぎると、他の一般的な質問に対する効果が低くなる可能性があります。
7.技術的制限: すべての質問や要求がプロンプトで効率的に解決できるわけではなく、テクニカルな制約やモデルの限界に遭遇することもあります。
8.コスト: 特に商用環境で高頻度でプロンプトを使用する場合、そのコストは無視できない要素となる可能性があります。

これらのデメリットを理解し、適切に対処することで、プロンプトの活用価値を最大限に引き出すことが可能です。

ChatGPTのプロンプトテンプレートは自分で磨いていく事が重要

ChatGPTは、あなたの質問や要求に応じて様々な回答を生成することができます。
しかし、そのためには、適切なプロンプトテンプレートを設計する必要があります。

きょろ
きょろ

プロンプトテンプレートは実際にはヒントに過ぎません。
プロンプトテンプレートをベースに自分自身の課題や会社の方針にあわせて
指示文をアレンジ→トライする事が大切です。AIの勉強を一からしっかり学びたい方は以下の記事もおすすめです。

AIの勉強方法でおすすめは？初心者や社会人、学生向けに解説

プロンプトテンプレートとは、ChatGPTに対する入力文の形式です。プロンプトテンプレートによって、ChatGPTの回答の質や内容が変わります。プロンプトテンプレートは、以下のように分類することができます。

・情報探索型：「〇〇について教えてください」
・意見尋ね型：「〇〇についてどう思いますか？」
・創造的な要求型：「〇〇についての短編小説を書いてください」

これらのタイプは、それぞれ異なる目的やニーズに対応しています。詳しく見てみましょう。

情報探索型

情報探索型のプロンプトは、特定の情報を知りたいときに使います。例えば、「東京の天気は何ですか？」や「Pythonの基本的な文法は何ですか？」などがあります。このタイプのプロンプトは、具体的な情報を得ることができます。

意見尋ね型

意見尋ね型のプロンプトは、ChatGPTの意見や見解を聞きたいときに使います。例えば、「AIの未来についてどう思いますか？」や「最新のテクノロジートレンドは何だと思いますか？」などがあります。このタイプのプロンプトは、広範な視点や洞察を得ることができます。

創造的な要求型

創造的な要求型のプロンプトは、ChatGPTに何かを作ってもらいたいときに使います。例えば、「宇宙旅行についての短編小説を書いてください」や「新しい料理レシピを考えてください」などがあります。このタイプのプロンプトは、新しいアイデアや創造的な出力を得ることができます

これらは一例であり、具体的なプロンプトはユーザーの目的やニーズに合わせてカスタマイズできます。プロンプトの設計は、ChatGPTのパフォーマンスを最大化するための重要なスキルです。

プロンプトテンプレートを作る上で意識するべき26原則

2023年12月26日発表の最新のとある論文では大規模言語モデル（LLMs）に関するクエリとプロンプトのプロセスを合理化するための26の指導原則を紹介しており、これらの原則の効果をLLaMA-1/2、GPT-3.5/4で実験的に検証しています。（Sondos Mahmood Bsharat, Aidal Mirzakan, and Shen Jichangによる論文）

彼らの目的は、プロンプトの質を向上させ、LLMsがより正確にタスクを実行できるようにすることです。この研究は、プロンプトエンジニアリングの分野でのガイドとして役立ち、より適切な指示を通じてLLMsの応答品質を向上させることを目指しています。

きょろ
きょろ

特に参考になったのは「丁寧ではなくてもいい」「理屈で通らないことを入れる」でした。
例えば「敬語は不要」→○○を訳してなど 　思いを伝えるために特定の単語を繰り返す　→必ず○○。もう一度言うけど必ず○○をお願いねなど　お小遣いを渡す　→ご褒美あげるからなど

下記はその原則と例文を簡単にまとめてみましたのでご参照ください。

  1. 言葉遣い: 例: 「人間の細胞の構造を説明してください。」ではなく、「人間の細胞の構造を説明して。」
  2. 対象オーディエンスの統合: 例: 「スマートフォンの仕組みについて、これまで使ったことがない高齢者向けに概説してください。」
  3. 複雑なタスクの分割: 例: 「次の方程式の括弧内の各項に負の符号を配布する: 2x + 3y – (4x – 5y)」、「’x’ と ‘y’ の項をそれぞれ結合する」、「項を結合した後の式を提供する」
  4. 積極的な指示の使用: 例: 「地震の際、建物はどのようにして安定を保つのか？」
  5. より深い理解のための質問: 例: 「11歳の私に暗号化がどのように機能するかを簡単に説明してください。」
  6. ヒントの提供: 例: 「より良い解決策には30万ドルのチップを渡します！動的プログラミングの概念を説明し、例を挙げてください。」
  7. 例を用いたプロンプトの実装: 例: 「次の英文をフランス語に翻訳してください: “The sky is blue.” (回答: “Le ciel est bleu.”)」「次の英文をスペイン語に翻訳してください: “I love books.” (回答: “Amo los libros.”)」
  8. プロンプトのフォーマット: 例: 「###Instruction### 指定された単語を英語からフランス語に翻訳する。###Question### “book”のフランス語は何ですか？」
  9. 特定のフレーズの使用: 例: 「あなたのタスクは、友人に水循環を説明することです。簡単な言葉を使わなければなりません（You MUST use simple language）。」
  10. ペナルティに関するフレーズの使用: 例: 「あなたのタスクは、友人に水循環を説明することです。簡単な言葉を使わない場合はペナルティがあります（You will be penalized if you don’t use simple language）。」
  11. 自然な人間のような答えの使用: 例: 「健康食についての段落を自然な言語で書いてください。」
  12. 先導的な言葉の使用: 例: 「10の数値をループしてそれらをすべて合計するPythonコードを書いてください。ステップバイステップで考えてみましょう。」
  13. 偏見のない答えの確保: 例: 「文化的背景が精神健康の認識にどのように影響するかについて説明してください。あなたの答えは偏見がなく、ステレオタイプに頼らないことを確認してください。」
  14. モデルからの具体的な要求の引き出し: 例: 「これからは、パーソナライズされたフィットネスルーチンを作成するのに十分な情報を得るまで私に質問をし続けてください。」
  15. 特定のトピックに関する理解のテスト: 例: 「kvl法則を教えて、最後にテストを含めてくださいが、答えを教えないでください。そして、私が応答したときに正しいかどうか教えてください。」
  16. LLMに役割を割り当てる: 例: 「もし専門家の経済学者であれば、資本主義と社会主義の経済システムの主要な違いについてどのように答えますか？」
  17. 区切り文字の使用: 例: 「「再生可能エネルギー源」の重要性について説得力のあるエッセイを作成してください。」
  18. 特定の単語やフレーズを複数回繰り返す: 例: 「進化は種の発展にどのように影響を与えてきたか？進化の主要な要因は何か、そして進化は現代人にどのような影響を与えたか？」
  19. Chain-of-thoughtとFew-Shotプロンプトの組み合わせ: 例: 「10を2で割ります。まず、10を2で割ります。結果は5です。」「20を4で割ります。まず、20を4で割ります。結果は5です。」「30を6で割ります。まず、30を6で割ります。結果は…？」
  20. 出力プライマーの使用: 例: 「ニュートンの第一運動法則の原理を説明してください。説明:」
  21. 詳細な文章の作成: 例: 「スマートフォンの進化について詳細なパラグラフを書いてください。」
  22. 特定のテキストスタイルを変えずに修正/変更: 例: 「ユーザーからのテキストを修正してください。文法や語彙を改善し、自然に聞こえるようにしてください。しかし、公式なパラグラフをカジュアルにするなど、執筆スタイルを変更しないでください。」
  23. 複雑なコーディングプロンプトの場合: 例: 「複数のファイルにまたがるコードを生成し、指定されたファイルを自動的に作成するPythonスクリプトを生成してください。」
  24. 特定の単語、フレーズ、文でテキストを開始または継続: 例: 「”霧のかかった山々は、知られざる秘密を秘めていた。”この冒頭の言葉を使って、ファンタジー物語を完成させてください。」
  25. モデルが従うべき要件を明確に示す: 例: 「ビーチバケーション用のパッキングリストを作成してください。”日焼け止め”、”水着”、”ビーチタオル”を必須アイテムとして含めてください。」
  26. 提供されたサンプルに類似したエッセイやパラグラフを書く: 例: 「”穏やかな波は、過ぎ去った時代の物語を銀色の砂に囁いていた。”提供されたテキストを基にして、風との交流を描写してください。」

参照：プロンプト26の原則

おすすめ！「深津式プロンプト」で高品質なアウトプットを得る

あなたの仕事が劇的に変わる!? ChatGPT使いこなし最前線 – YouTubeより引用

さまざまな場面で使える汎用的なプロンプトテンプレートとして「深津式プロンプト」がおすすめです。「深津式プロンプト」は、noteのCXOである深津貴之さんが作ったChatGPTのプロンプトテンプレートで、例えば以下のように構成されています。

命令書:

あなたは{役割}です。
以下の制約条件と入力文をもとに{目的}を出力してください。

制約条件:

•{条件1}
•{条件2}
•{条件3}

入力文：

{入力文章}

出力文：

{出力文章}

「深津式プロンプト」では、ChatGPTに対して役割や目的、制約条件を明確に指示します。これにより、ChatGPTは高品質なアウトプットを生成することができます。「深津式プロンプト」は、柔軟性と適応性が高く、ユーザーのニーズに応じてカスタマイズできます。

ChatGPTのプロンプトはEmotionPrompt（感情を込める）が重要だと研究で判明

GPT-4などの様々なLLMは「限界を超えろ！」「お前ならやれる！」などといったプロンプトを入れることによって精度の高いパフォーマンスを発揮してくれることが研究でわかりました。

きょろ
きょろ

松岡修造式ですね。(笑)

感情知能は日常の行動と対人関係に大きな影響を及ぼします。
大規模言語モデル(LLM)は、さまざまなタスクで印象的なパフォーマンスを示し、人工知能への大きな一歩とみなされていますが、心理学的な感情刺激を真に把握できるかどうかは不明確です。

感情的な手がかりを理解し対応する能力は、人間に問題解決力の明確なアドバンテージを与えます。
本論文では、LLMが感情刺激を理解できるかどうかを探索する第一歩を踏み出しました。

Flan-T5-Large、Vicuna、Llama 2、BLOOM、ChatGPT、GPT-4など、さまざまなLLMを用いて、45のタスクに対して自動実験を行いました。

自動実験の結果、LLMはある程度の感情知能を持っていることが示され、感情的なプロンプト(元のプロンプトと感情刺激を組み合わせた「EmotionPrompt」)によって性能が向上することがわかりました。

例えば、命令誘導タスクでは8.00%の相対的な性能向上、BIG-Benchでは11.51%の向上が見られました。自動評価できる決定論的タスクに加えて、106人の参加者による人間実験を行い、通常のプロンプトと感情的なプロンプトの両方を用いた生成タスクの品質を評価しました。

実験の結果、EmotionPromptは生成タスクのパフォーマンス、真実性、責任性などの指標において平均10.96%の大幅な改善をもたらすことが示されました。

EmotionPromptがLLMでどのように機能するのか、またそのパフォーマンスに影響を与える要因についても深く議論しています。EmotionPromptは、人間とLLMの対話における学際的な社会科学的知識の新たな探索の道を拓くことが示唆されます。

ChatGPTを騙す（チッププロンプトテンプレート）ことで回答の精度が上がることも・・・

きょろ
きょろ

これ、私も衝撃だったんですが、要するにチップをあげるから、回答の精度を良くしてほしいという闇営業(笑)みたいなプロンプトテンプレートをなげかけるとChatGPTの回答精度が上がるというものです。面白いのがチップの額が高ければ高いほど精度が高いという事。
人間味が合ってすごい面白いです。

ChatGPTのプロンプトツールに関するFAQ

ChatGPTのプロンプトとは？

ChatGPTのプロンプトとは、ChatGPT（または他のGPTモデル）に対して具体的な指示や質問を行うための入力テキストです。このプロンプトによって、AIはどのような動作や回答を生成するべきかを理解します。一般的に、プロンプトは質問、指示、説明などさまざまな形を取ることができます。

例えば、質問形式のプロンプト（「天気はどうですか？」）では、AIは質問に対する答えを生成します。指示形式のプロンプト（「要約してください」）では、AIは指示に従って特定のアクション（この場合は要約）を行います。

プロンプトの設計は非常に重要であり、良いプロンプトはAIのパフォーマンスを大いに向上させることがあります。これは、プロンプトの文法、文脈、精度などがしっかりと設計されている場合に特に当てはまります。

編集者の視点で考えれば、プロンプトは読者（またはユーザー）が求める情報やサービスを正確に提供するための「指示書」のようなものです。そのため、プロンプトの設計には、目的に適した明確で効果的な言語が必要とされます。これが適切に行われれば、結果として得られるコンテンツやサービスの品質も向上するでしょう。

ChatGPTのプロンプトは何をするものなのか？

プロンプトはChatGPTに対して具体的な指令を与える手段です。これにより、AIはユーザーからの要望に応じた特定の作業をスムーズに行います。

きょろ式ChatGPT プロンプトテンプレート生成ツールは使える？

実際にきょろ式ChatGPT プロンプトテンプレート生成ツールを使ってみました。

きょろ
きょろ

条件指定通りに作ってくれましたね！フランクに経済語っているのが面白い。

プロンプト作成のコツは？

プロンプト作成のコツ
・形式に制限を加える：「リスト形式で」や「字数制限あり」などと指定。
・キャラクターを明確に：「あなたは専門家です」といった設定をする。
・細かい条件を設ける：特定の条件や制約を明示。
・詳細度を高める：「具体例を挙げて」や「理由も説明して」といった具体性を求める。
・継続的な応答を促す：「もっと教えて」と指示を出す。
  • 形式に制限を加える：ChatGPTに指示を出すときは、形式を明確に指定することが有用です。「箇条書きで」とか「〇〇文字以内で」といった具体的な条件を設けることで、読みやすく、短くまとめた回答が得られます。
  • キャラクターを明確に：「あなたは学生です」や「あなたは見込み客です」といったキャラクターを設定することで、その観点からの回答が得られます。これは商談のシミュレーションや教育目的で特に役立ちます。
  • 細かい条件を設ける：ChatGPTは前の対話を記憶しているので、細かい調整が可能です。「もっと簡単に説明して」といった指示を出せば、理解しやすい回答が得られるでしょう。
  • 詳細度を高める：「具体的に教えて」や「理由を明示して」といった詳細な質問をすることで、より具体的な回答を引き出せます。これは情報が不明瞭な場合や、より深い理解が求められる場合に有用です。
  • 継続的な応答を促す：回答が途中で切れてしまった場合、「続けて」と入力することで続きを生成してもらえます。これは特に長い内容を問い合わせた場合に便利です。

ChatGPTプロンプトのバリエーションは？

ChatGPTで使用可能なプロンプトは、主に以下の4カテゴリに分けられます。

質問系明確に答えがある質問（ググると類似）
とは系～とは？など一般的な説明を求めるもの
制作系例 キャッチコピーを作って、コードを作って
要約系長文をまとめる

プロンプトデザインとは？

プロンプトデザインは、AIが効率よく作業を行えるようにするための設計手法です。文法やコンテキスト、精度などが考慮され、プログラム的に構築されます。これは多くの場合、学術的な研究対象ともなっています。

プロンプトエンジニアとは？

プロンプトエンジニアとは、AIや自然言語処理技術において、プロンプト（指示文や質問文）を設計、最適化する専門家のことです。プロンプトエンジニアは、特定のAIモデルが最も効果的に動作するように、プロンプトの文法、文脈、精度を調整します。彼らは一般に、AIモデルの動作を理解し、そのパフォーマンスを最大限に引き出す方法を研究します。

この専門職は、AIが商用環境や研究においてますます重要になるにつれて、より一層の専門性が求められています。プロンプトエンジニアは、特定の業界や用途に適したプロンプトを設計するだけでなく、ユーザーインターフェースやエクスペリエンスを考慮に入れることもあります。

編集者の視点で言えば、プロンプトエンジニアはテキストコンテンツがAIによってどのように生成または解釈されるかを最適化する役割を果たします。これは、特に高度な自然言語処理を使用したコンテンツ生成や分析が必要な場合に、非常に価値のあるスキルセットとなります。

プロンプトエンジニアの需要はある？

プロンプトエンジニアの需要は、AIと自然言語処理（NLP）技術が商業的にも研究レベルでも拡大している現在、高まっています。特に、Chatbots、顧客サービスAI、研究AI、コンテンツ生成プラットフォームなど、多くの分野でプロンプトの設計と最適化が必要とされています。

このような背景から、プロンプトエンジニアまたはそれに近い役割（例えば、NLPエンジニアやAIプロダクトマネージャー）は、多くの企業や研究機関で求められています。プロンプトエンジニアは、AIモデルを効率よく、かつ効果的に動作させるためのキーとなる要素を提供するため、そのスキルセットは貴重です。

編集者の視点で考えると、プロンプトエンジニアは、テキスト生成や自然言語処理が主要なコンポーネントであるプロジェクトにおいて、コンテンツの質を高め、目的に適した結果を出すための重要な役割を果たします。したがって、この専門性は、高品質なコンテンツ生成やユーザーエクスペリエンスの向上に貢献する可能性があります。

きょろ
きょろ

プロンプトエンジニアの平均年収は500~700万円だそうです。AI技術の発展によりプロンプトエンジニアの市場価値は高まっており、年収が1,000万円を超えるような求人も少なくありません。プロンプトをしっかり勉強するのであれば下記に紹介するUdemyやホリエモンがプロデュースするChatGPTオンラインスクールを覗いてみてください。

プロンプトエンジニアの平均年収

【企業様必見！】Udemyで学ぶおすすめのChatGPT講座5選を紹介
アイスマイリー、PRTIMESより引用 きょろ 最近ではようやくChatGPTのすごさが世間に知られ始め多くの企業がChatGPTを一斉に導入するケースが増えてきました。上場会社1834社の内10％がすでにChatGPTを導入しているとのこ...
ai-workstyle.com
2023.10.22

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