『Databricks──ゼロから触ってわかった！AI・機械学習エンジニア基礎非公式ガイド』

Databricksでのプロンプト設計・RAG構築・モデル管理・ガバナンスを扱うAIエンジニアの入門決定版。
生成AIとデータエンジニアリングの橋渡しに必要な“実務の型”を体系化しています。
資格本ではなく、実務基盤としてAIを運用する力を育てる内容です。

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Databricks認定生成AIエンジニアアソシエイト

プロンプト設計の基本パターン（Zero-shot / Few-shot / 構造化プロンプト）

生成AIエンジニアリングにおいて、最初の壁になるのが「プロンプト設計」です。
Databricks認定生成AIエンジニアアソシエイト試験でも、プロンプト設計の基礎は高確率で出題される必須テーマです。

特に、以下の3つは“必修パターン”と言えます：

Zero-shot（指示のみ）

Few-shot（例示付き）

Structured Prompting（構造化プロンプト）

実務ではさらに高度なパターンもありますが、まずはこの3つを深く理解することが試験対策にも直結します。
以下では、それぞれの特徴・メリット・使い分けのポイントを整理していきます。

① Zero-shot：最もシンプル、ただし万能ではない

Zero-shotとは、タスクだけを直接指示して回答を生成させるプロンプトです。

例：

日本語で要約してください：
【文章】
〜〜〜

Zero-shotの強みは次のとおりです：

書き方がシンプルで覚えやすい

追加情報が不要のため推論コストが低い

モデルの基本性能を測定しやすい

試験でも「Zero-shotでモデルに何を求めるか」が問われます。
一方、Zero-shotは以下の弱点もあります：

応答のブレ（再現性の低さ）

形式制御が難しい

業務ワークフローには不向きなケースが多い

そのため、Zero-shotは“最初の基準点”として理解しつつ、強みと限界を押さえることが重要です。

② Few-shot：例示が出力を安定させる最強テクニック

Few-shotでは、モデルに「こう答えてほしい」という例を提示してから本番タスクを指示します。

例：

以下の形式で応答してください。

【例】
入力: りんご
出力: Apple

入力: 車
出力: Car

--- 本番 ---
入力: 猫
出力:

Few-shotのメリット：

出力形式が安定する

モデルの推論が意図に沿いやすい

分類・要約・変換タスクで強力

試験では、

“少ない例示”で効果を出す

“不要な情報を入れずに”例示を完結

“形式制御”を例示で示す

といった点が重要になります。

ただし、例を入れ過ぎるとトークンコストが増えるため、Databricksのモデル推論ではサイズとコストの両立が求められます。

③ 構造化プロンプト（Structured Prompting）：試験・実務どちらでも重要度No.1

Databricksの生成AI系サービス（Mosaic AI、モデルサービング、評価）を扱う上で必須となるのが、構造化プロンプトです。

構造化プロンプトとは：

指示（Instruction）

文脈（Context）

制約（Constraints）

応答形式（Format）

を明確に指定するプロンプトです。

例（JSON出力を要求するパターン）：

あなたはプロダクトアナリストです。
以下の文章から製品名・カテゴリ・顧客タイプを抽出し、
JSON形式で返してください。

【文章】
〜〜〜

【出力形式】
{
"product": "",
"category": "",
"customer": ""
}

メリット：

出力の安定性が圧倒的

JSONや表形式など、構造化データとして扱える

MLflow評価・監査ログとの相性が良い

実装・運用で再現性が確保しやすい

Databricksの試験では、

“応答形式を指定せよ”

“再現性・ガバナンスのため必要なものは何か”

“システム連携に向くプロンプトはどれか”

といった観点で頻出します。

まとめると

プロンプト設計の基本3パターンは、それぞれ役割が異なります：

Zero-shot：シンプル／モデルの基準性能を見る

Few-shot：例示で出力のブレを抑える／実用度が高い

構造化プロンプト：再現性・ガバナンス重視／業務実装の中心

Databricks認定生成AIエンジニアアソシエイト試験では、この3つを“なぜ使うか”“どう使い分けるか”がポイントになります。

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まとめると

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