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とは、AIモデル、特に大規模言語モデル（LLM）に対して、適切な指示（プロンプト）を設計・最適化する技術です。この技術を用いることで、AIがより正確で望ましい出力を生成できるようになります。

具体的には、プロンプトエンジニアリングは以下のような要素を含みます：

指示の明確化：モデルに対して実行すべきタスクを具体的に指示します
文脈の提供：モデルが理解しやすいように、追加の情報や背景を提供します
入力データの準備：モデルに対して適切な入力データを用意します
出力形式の指定：期待する出力の形式やスタイルを指定します

CO-STARとは

シンガポールのGPT-4プロンプトエンジニアリングコンペティションで優勝したSheila Teo氏は、自身が使用したCO-STARフレームワークを紹介しました。
How I Won Singapore’s GPT-4 Prompt Engineering Competition

CO-STARは、以下の6つの要素で構成されており、さまざまなシナリオで汎用的に使用できます：

Context（コンテキスト）
- タスクに背景情報を提供します
- 大規模言語モデル（LLM）に詳細な背景情報を提供することで、特定のシナリオを正確に理解し、関連性のあるフィードバックを提供することができます
Objective（目的）
- 大規模言語モデルに完了してほしいタスクを明確にします
- タスクの目標を明確に定義することで、大規模言語モデルがその目標を達成するために応答を調整することに集中できます
Style（スタイル）
- 期待する文体を明確にします
- ビジネスアナリストやCEOなど、特定の著名人や業界専門家の文体を指定することができます。これにより、大規模言語モデルがあなたのニーズに合った方法と語彙選択で応答するように指導されます
Tone（トーン）
- 応答の感情的なトーンを設定します
- 適切なトーンを設定することで、大規模言語モデルの応答が予期される感情や情緒的な背景と調和することを確保します。可能なトーンには、正式、ユーモラス、同情的などがあります
Audience（オーディエンス）
- ターゲットオーディエンスを識別します
- 特定のオーディエンスに合わせて大規模言語モデルの応答をカスタマイズすることで、専門家、初心者、子供など、特定の文脈で適切かつ理解しやすい内容を確保できます
Response（応答）
- 出力形式を規定します
- 出力形式を決定することで、大規模言語モデルが具体的なニーズに従って出力を行い、下流のタスクを実行しやすくします
- 一般的な形式にはリスト、JSON形式のデータ、専門的なレポートなどがあります。プログラムで大規模言語モデルの出力を処理する必要があるほとんどのアプリケーションにとって、JSON形式が理想的です

例

CO-STARを用いた新製品を宣伝するためのSNS投稿の草稿を書く場合の例です。

# CONTEXT #
新製品の発売を知らせるためのSNS投稿。
既存の顧客と潜在的な新規顧客に向けて。

# OBJECTIVE #
新製品の特徴と利点を強調し、興味を引く。
ウェブサイトへのトラフィックを増やし、購入を促進する。

# STYLE #
親しみやすく、カジュアルなトーン。
画像やビデオを活用して視覚的に魅力的に。

# TONE #
ポジティブでエネルギッシュ。
読者に行動を促す。

# AUDIENCE #
既存の顧客。
潜在的な新規顧客。
ソーシャルメディアを活用する若年層。

# RESPONSE #
投稿の内容と呼びかけ。

GPT-4oからの回答は以下の通りです。

✨新製品発表✨  
   
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