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に与える指示（プロンプト）を最適化することで、AIの出力品質を向上させる技術です。
同じ質問でも、プロンプトの書き方次第でAIの回答の質は大きく変わります。適切なプロンプト設計により、AIの能力を最大限に引き出すことができます。
プロンプトエンジニアリングが重要な理由
- 同じモデルでも、プロンプト次第で出力品質が10倍以上変わることがある
- 高価なモデルへの切り替えなしに、低コストで性能向上が可能
- ビジネス用途では、一貫性のある高品質な出力が不可欠
Few-shot プロンプティング
Few-shotプロンプティングとは、AIに例示を与えることで、期待する出力形式や品質を学習させる手法です。
「こういう入力にはこういう出力をして欲しい」という例を2〜5個示すだけで、AIの出力が劇的に改善されます。
Few-shotプロンプトの例
以下の例に倣って、商品レビューをポジティブ・ネガティブ・中立に分類してください。 【例1】 レビュー：「とても使いやすく、毎日愛用しています！」 分類：ポジティブ 【例2】 レビュー：「品質が悪く、すぐに壊れました。返品します。」 分類：ネガティブ 【例3】 レビュー：「普通です。特に良くも悪くもありません。」 分類：中立 --- 分類するレビュー： 「デザインは好きですが、値段が少し高いと感じました。」
Few-shotのポイント
- 例は2〜5個が最適（多すぎると逆効果になることも）
- 例はできるだけ多様なケースをカバーする
- 例の形式を統一することが重要
Chain-of-Thought プロンプティング
Chain-of-Thought（CoT）プロンプティングは、AIに「考える過程」を明示させることで、複雑な推論タスクの精度を大幅に向上させる手法です。
Googleの研究で発見されたこの手法は、数学の問題解決や論理的推論において特に効果的です。