プロンプトエンジニアリングとは？メリットや必要なスキルも紹介

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIを活用して目的とする結果を得るために重要なスキルです。

しかし、その概念や実践方法を難しいと感じている方も多いのではないでしょうか。

本記事では、プロンプトエンジニアリングの概要、メリット、必要なスキルについて詳しく解説します。

プロンプトエンジニアリングを理解し、効果的に活用したい方は、ぜひ参考にしてください。

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、生成AIが理解しやすく、望ましいアウトプットを返せるように、プロンプト（AIへの指示文）を設計・最適化する技術です。
AIは膨大なデータを学習していますが、与えられた指示の内容や構造によって、アウトプットの質が大きく変わります。
わずかな言い回しや情報の追加によって、同じ質問でもまったく異なる答えが返ってくることも多いです。
文章力や論理的思考力が問われるクリエイティブな作業でもあり、近年はビジネススキルとしても注目を集めています。

プロンプトとは

プロンプトとは、生成AIに対して「こうしてほしい」と伝えるための文章や指示のことです。
人間同士であれば会話の流れや表情から意図をくみ取れますが、AIはテキスト情報からしか判断できません。

生成AIのアウトプットに直接影響を与えるため、プロンプトの質はAIを扱う上で重要です。
プロンプトでは、AIにやって欲しいことを明確にし、必要であれば条件や制約、役割設定も含めて伝えることが重要です。

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は、単にプロンプトを投げるだけではなく、AIに対して最適な指示を設計し、結果の質や関連性を高める技術です。

AIは万能ではなく、曖昧な指示には曖昧な結果しか返せません。

プロンプトエンジニアリングでは、欲しい情報の内容や調査の仕方など、生成AIが正確な回答を出せるようなプロンプトを設計します。

また、場合によっては、一度で完成形のプロンプトを作るのではなく、試行錯誤を重ねて改良していくことが重要です。

プロンプトエンジニアリングが重要な理由

プロンプトエンジニアリングの有無で、AIの出力精度は大きく異なるため、作業効率にも大きな影響があります。

精密なプロンプトは、必要な情報だけを抽出させ、文体や構成も意図に沿わせることができます。

出力の品質や一貫性が向上し、修正や追加依頼の回数を減らせるため、業務効率化やコスト削減が可能です。
また、プロンプトエンジニアリングは、AIが登場して間もない頃は一部の研究者や開発者が扱うものでしたが、現在ではマーケティング、ライティング、教育、企画など幅広い領域で活用されています。

今後、AIがあらゆる分野に普及する中で、プロンプトエンジニアリングは社会人の新しい基礎スキルと言えるでしょう。

プロンプトエンジニアリングのメリット

プロンプトエンジニアリングのメリットは、主に下記3つです。

• AIの出力精度が格段に上がる
• 業務効率が大幅に向上する
• 非エンジニアでもAIを使いこなせる

適切なプロンプトを設計することで、AIの出力精度が飛躍的に向上し、作業のスピードとアウトプットの質が向上します。

また、この技術は専門知識がなくても習得可能であり、誰でも高度なAI活用ができるようになるため、組織や個人の生産性を根本から変える力があります。

企業においても、社内のあらゆる部署でAI活用の質が均一化され、属人化のリスクが減るでしょう。

AIの出力精度が格段に上がる

プロンプトエンジニアリングのメリットとして、AIの出力精度の向上が期待できます。
AIは、与えられた指示に従って出力精度が変わるため、プロンプトが漠然としていれば、アウトプットも漠然とした内容になりがちです。
プロンプトエンジニアリングによって条件や背景情報を適切に盛り込み、AIに明確な意図を伝えることで、出力の精度は飛躍的に向上します。

業務効率が大幅に向上する

プロンプトエンジニアリングのメリットとして、業務効率化も挙げられます。

精密なプロンプトは、一度のやり取りで目的に合致した結果を得やすくするため、再修正や追加依頼の回数を減らせます。

ライティングやデータ分析、コード生成、プレゼン資料作成など、多くの分野で共通して効果が見られるでしょう。
また、AIを活用すれば、特定の部門や専門職に依存していた作業が他の人でもできるようになり、組織全体の生産性向上につながります。

非エンジニアでもAIを使いこなせる

プロンプトエンジニアリングにより、非エンジニアもAIを使いこなせるようになります。

これまで高度なAIを活用するには、プログラミングやデータ解析といった専門的な知識が必要不可欠でした。

しかし、プロンプトエンジニアリングは自然言語だけでAIを制御できるため、専門知識を持たない人でも高度な成果を得られます。

また、社内で「プロンプト事例集」や「おすすめの書き方マニュアル」を共有すれば、誰でも同じレベルでAIを使える環境が整います。

組織内でAIの利用を広げやすく、部署間の連携や情報共有の質を高める効果も期待できるでしょう。

プロンプトエンジニアリングで必要なスキル

プロンプトエンジニアリングで必要なスキルは、主に下記4つです。

• 効果的なプロンプトの知識
• 論理的思考力
• 言語化力
• AIの最新モデルに関する情報力

AIが理解しやすく、目的に沿った指示文を作る効果的なプロンプトの知識や、複雑な条件や手順を整理して順序立てる論理的思考力が必要です。

また、AI分野は進化が速く、次々に発表される最新モデルに関する情報力も求められます。

これらのスキルは、専門的な資格や高度なプログラミング能力ではなく、日常的な情報整理や文章表現の積み重ねで身につけられます。

効果的なプロンプトの知識

効果的なプロンプトとは、AIにとって理解しやすく、望むアウトプットを正確に引き出せる指示文です。

生成AIの世界では、国際的に広く知られている解説資料「Prompt Engineering Guide」で、プロンプトを構成する4つの重要要素が提示されています。

• Instruction（命令）：プロンプトの中心となる命令文
• Context（文脈）：状況や背景を示す情報
• Input Data（入力データ）：商品の詳細や特徴、メリットなどの具体的な情報
• Output Indicator（出力形式）：「箇条書きで」「表形式で」などの出力の形式

上記の要素を組み合わせることで、AIが理解しやすく、精度の高いアウトプットを引き出せます。

また、効果的なプロンプトは、一度で完璧なものができるとは限りません。

試行と改善を繰り返す中で、AIの得意・不得意や反応の傾向を把握し、次回の指示に活かすことが精度向上の鍵となります。

論理的思考力

論理的思考力は、プロンプトエンジニアリングにおいて不可欠な能力です。

AIへの指示は、情報が順序立って整理されているほど、正確に意図を伝えられます。

逆に、条件や目的が混在していたり順序が曖昧だったりすると、AIは重要度の判断を誤り、期待外れの結果を出すことが多いです。

因果関係や優先順位を意識してプロンプトを組み立てる習慣をつければ、AIとのやり取りがスムーズになります。

言語化力

言語化力とは、自分の意図や条件を的確でわかりやすい文章に落とし込む力です。

生成AIは文章からしか判断できないため、文章表現の精度がアウトプットの質を大きく左右します。

例えば、「データ分析レポートを作ってください」では抽象的すぎますが、「2024年1月から3月までの売上データを分析し、前年比との比較と主要要因を含めた1,000文字程度のレポートを作成してください」と書けば、求める内容が明確になります。

言語化力は、日頃から文章を書く習慣や、他者の文章を読み解く経験によって向上します。

AIの最新モデルに関する情報力

生成AIの分野は日々進化しており、新しいモデルや機能が次々と登場します。

最新のAIモデルには、特定分野に強い学習データや新しい対話機能が備わっていることが多いです。

モデルの違いを理解して使い分けることで、プロンプトエンジニアリングの効果はさらに高まります。

情報力を高めるには、公式ドキュメントや技術ブログ、業界ニュースなどを定期的にチェックすることが有効です。

まとめ

プロンプトエンジニアリングは、生成AIの出力精度に関わる重要なスキルです。

この記事で紹介したポイントを参考にすることで、より効果的なプロンプトエンジニアリングが可能になります。

生成AIを最大限に活用し、業務効率化を目指すと共に、これからの時代に必要不可欠なスキルを身につけていきましょう。