🟡 はじめに
生成AI(Generative AI)や大規模言語モデル(LLM:Large Language Models)が急速に普及している中で、「プロンプトエンジニアリング」という新しいスキルが注目を集めています。
プロンプトとは、AIに与える「指示文」のことです。
たとえば、ChatGPTに「おすすめのレシピを教えて」と入力するのもプロンプトです。
このブログでは、初心者向けにプロンプトエンジニアリングの基本と、効果的なプロンプトの書き方のコツを、日本人の生活に馴染みのある例でわかりやすく解説します。
🔰 対象読者:生成AIを使い始めたばかりのエンジニア、学生、新社会人
🛠 学べる内容
- プロンプトエンジニアリングの基本がわかる
- 日常生活に役立つプロンプト例を学べる
- よく使われる5つのプロンプト技法を実例で習得できる
🚀 実践編:よく使われるプロンプト技法と実例解説
① Zero-shot Prompting(ゼロショット)
📘 解説:
追加情報なしに、いきなりAIに質問を投げかける最もシンプルな方法です。
例:
今日は東京で傘を持っていくべきですか?
📝 ポイント:
質問が曖昧だと、回答も曖昧になります。
「いつ・どこで・誰が・何をしたいか」を入れると、精度が上がります。
② Few-shot Prompting(フューショット)
📘 解説:
いくつかの例を与えて、AIに続きを考えさせる方法です。
例:
以下は日本語から英語への翻訳例です:
おはよう → Good morning
ありがとう → Thank you
おやすみ → Good night
「いただきます」を英語に翻訳してください。
📝 ポイント:
例があることで、AIは文脈を学習しやすくなります。
言語変換や要約、分類タスクなどに効果的です。
③ Chain of Thought Prompting(思考連鎖型)
📘 解説:
複雑な問題を、段階的にAIに考えさせて解かせる方法です。
例:
スーパーで100円のりんごを3個と、150円のバナナを2本買いました。合計はいくらですか?
考えてみましょう:
📝 ポイント:
AIは「100×3=300円、150×2=300円、合計600円」と順を追って答えるようになります。
計算問題や論理的思考を促す際に有効です。
④ Role-based Prompting(役割指定)
📘 解説:
AIに「先生」や「料理研究家」などの役割を与えて、特定の視点から答えさせる方法です。
例:
あなたは管理栄養士です。30代の日本人女性におすすめの朝食メニューを教えてください。
📝 ポイント:
「誰として答えるか」を指定すると、より専門的で具体的な答えが得られます。
医療・法律・教育などの分野で特に有効です。
⑤ Prompt Chaining(プロンプト連結)
📘 解説:
1つのプロンプトの出力を、次のプロンプトの入力として使う方法です。複雑なフローに向いています。
例:
① 「春の京都旅行プランを3日間で作って」
② 出力されたプランを要約
③ 要約から「この旅行のハイライトは?」と質問
📝 ポイント:
複数のプロンプトを連続して使うことで、段階的に深いタスクを処理可能になります。
🧩 プロンプト作成のコツと活用例
✅ 書き方のコツ
- 具体的に書く:「良いアドバイス」より「30代男性向け節約アドバイス」など
- フォーマットを指定する:「表形式で」「JSONで出力して」など
- 丁寧な口調を心がける:「教えてください」「提案してください」など
✅ 日常生活に役立つ活用アイデア
シーン | プロンプト例 |
---|---|
天気&服装 | 今日の東京、どんな服装がちょうど良いですか? |
家計管理 | 今月の食費を3万円以内に抑えるためのコツを教えて |
子育て | 2歳の子どもと雨の日に家でできる遊びを教えて |
学習支援 | 英会話初心者におすすめのフレーズを例文付きで教えて |
キャリア相談 | 未経験からエンジニアになるためのステップを教えて |
🔗 参考リンク・学習リソース
以下のリンクは、さらに学びを深めたい方におすすめのリソースです:
- 🔗 OpenAI Cookbook - Prompt Engineering Guide
- 🔗 Google - Prompting Guide for Gemini
- 🔗 Prompting Guide(日本語対応)
- 🔗 DeepLearning.AI - ChatGPT Prompt Engineering for Developers
✅ まとめ
プロンプトエンジニアリングは、生成AIを「賢く」使うための第一歩です。
専門知識がなくても、少しの工夫でAIの出力を大きく改善できます。
- プロンプトはAIへの「指示書」
- 基本5技法(Zero-shot / Few-shot / Chain of Thought / Role-based / Chaining)を覚える
🙌 最後に
最後まで読んでいただきありがとうございます!
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