プロンプトエンジニアリングとは
LLMが望ましい回答を生成するように導くプロセス。
テキトーな文章でも今どきの生成AIは回答をしてくれるが、より複雑なタスクを任せる場合にプロンプトを調整することで望ましいコンテンツを生成する。
プロンプトとは
生成AIへの指示文（命令や質問）のこと。
例）生成AIについての説明文を作成してください。
プロンプトエンジニアリング手法
具体例はClaudeで実施した結果です。
zero-shotプロンプティング
具体例などの情報を与えずに質問のみを投げる手法。
メリット：シンプルで簡単
具体例.
Q.
生成AIについて3行で教えてください。
A.
生成AIは、テキストや画像などの新しいコンテンツを自動で作り出す人工知能です。
ChatGPTやDALL·Eなどが代表例で、アイデアやクリエーションを効率的にサポートします。
倫理や品質の課題もありますが、さまざまな分野で革新をもたらしています。
few-shotプロンプティング
いくつかの具体例（回答と質問のペア）と共に主題を問う手法。
メリット：具体例から処理方法やスタイルを学習しより期待に沿ったコンテンツを生成できる
具体例.
Q：
生成AIについて教えてください。
このフォーマットを参考にしてください：
AI
定義：コンピューターや機械が人間の学習や理解、問題解決、意思決定、創造性、自律性をシミュレートできるようにするテクノロジー
特徴：
・学習能力：
大量のデータを分析し、パターンやルールを学習して、次の行動や判断を行える。
・ 膨大な情報処理：
人間が処理しきれないほどの大量の情報を高速に分析し、意思決定や予測を実行。
・連続的な学習と進化：
経験やデータをもとに、性能や精度を向上させ続けることができる。
A.
生成AI
定義：
コンピューターや機械が、大量のデータから学習し、新しい文章、画像、音声、映像などのコンテンツを自動的に創り出す人工知能の一分野。
特徴：
・創造性：
人間のように新しいアイデアやコンテンツを生成できる。
・多様性：
文章、画像、音楽、映像など、さまざまな形式のコンテンツを作り出す。
・学習能力：
大量のデータからパターンを抽出し、入力に応じて適切な出力を生成。
・適応性：
異なるテーマやスタイルに合わせて柔軟にコンテンツを生成できる。
・応用範囲：
文章生成、画像作成、翻訳、チャットボット、ゲーム、広告など多方面で利用されている。
思考の連鎖プロンプティング
一つの主題について、段階的に次の質問や指示を出すことで深い考えや複雑な推論を引き出す手法。
メリット：連鎖的に思考することによって、深い理解やアイデアを引き出すことができる
具体例.
// 生成AIの課題の解決策を考える
Q.
生成AIにはどのような課題がありますか？
A.（一部抜粋）
生成AIにはさまざまな課題があります。以下に代表的なものをまとめました。
生成AIの課題
1. 偏りや誤情報の生成
学習データの偏りや不正確な情報をもとに、不適切な内容や誤った情報を生成してしまうことがある。
…
Q.
生成AIの課題の原因は何ですか？
A.
生成AIの課題の原因
1. 学習データの偏りと不完全性
原因：
学習に用いるデータが偏っていたり、不完全だったりすると、その偏りや誤りがAIの生成結果に反映される。
例：
特定の文化や視点に偏ったデータだと、多様性に欠ける内容や偏った意見が出やすくなる。
Q.
原因を解決するにはどうすればよいですか？
A.
原因を解決するための方法
1. データの質の向上と偏りの排除
方法：
公平で多様な高品質なデータセットを収集・整備し、偏りを除去するためのデータクリーニングを行う。
具体策：
バイアスの検出・除去ツールの導入、多様なソースからデータを収集、専門家のレビューを取り入れる。
Q.
これらの解決策を実現する具体的な取り組みは何ですか？
A.
高品質なデータ収集と偏り排除の取り組み
多様なデータソースの活用：異なる文化、言語、視点を含むデータを積極的に収集し、バイアスを減らす。
データのクリーニングとバイアス検出：AI倫理の専門家やデータサイエンティストによる定期的なデータ監査やバイアス検出ツールの導入。
アノテーションと品質管理：専門家によるデータのラベリングと検証を徹底し、品質を担保。
方向性刺激プロンプティング
望ましい方向や視点をプロンプトに付け加えることによって、特定の方向性やテーマに沿った回答を生成させる手法。
メリット：広すぎる話題や不要な情報を避け求めている方向の回答を得られる
具体例.
Q.
生成AIのシステム開発における活用例を1つ挙げてください。
A.
もちろんです！システム開発における生成AIの活用例の一つは、コード自動生成と補完です。
これは、プログラマーが入力した自然言語や部分的なコードから、AIが必要なコードの例や関数を提案・自動生成し、開発効率を大きく向上させるものです。
例えば、「ユーザの入力内容を検証する関数」を自然言語で記述すると、AIがその内容に応じたコーディング例を提示してくれる仕組みです。
おまけ
プロンプトを作成する際に気を付けるべき個人的ポイント。
- 役割を指定する
例）あなたシステム開発を行うプログラマーです。 - 前提や背景情報を追記する
- あいまいな表現を避ける
- いろいろな言い回しを試す
- 否定形をなるべく使用しない
- 思考プロセスを記載する・ステップバイステップで説明させる