AIを最大限に活用するためには、適切なプロンプトの書き方が不可欠です。この記事では、AIプロンプトの基本から応用まで、初心者でもわかりやすく解説します。効果的なプロンプトを作成し、AIとのコミュニケーションを円滑に進めましょう。
Chat GPT、Gemini、Grockについて比較した記事がありますので、併せてご参考ください。
「3つの主力AIを比較！その他の有能なAIツールも一挙紹介」
目次 [非表示]
1.AIプロンプトとは？基本を理解する
まず1章では、プロンプトとはそもそも何なのか解説します。プロンプトの書き方は、2章で紹介します。
1-1.プロンプトの定義と重要性
AIプロンプトとは、AIモデルに対する指示や質問のことです。質の高いプロンプトは、AIからより正確で有用な回答を引き出すために非常に重要です。ここではプロンプトの基本と、なぜそれが重要なのかを解説します。
AIプロンプトは、AIと人間とのコミュニケーションを円滑にするための架け橋のようなものです。AIモデルは、与えられたプロンプトに基づいて情報を処理し、応答を生成します。そのため、プロンプトの質が直接的にAIの出力に影響を与えます。
例えば、曖昧なプロンプトを与えた場合、AIは様々な解釈をしてしまい、期待とは異なる回答を返す可能性があります。しかし、具体的で明確なプロンプトを与えれば、AIは意図を正確に理解し、的確な回答を生成することができます。プロンプトの重要性は、AIの活用範囲が広がるにつれてますます高まっています。
ビジネス、教育、研究など、様々な分野でAIが活用されるようになり、それぞれの分野で最適なプロンプトを作成することが求められています。 プロンプトを効果的に活用することで、AIの能力を最大限に引き出し、より効率的にタスクを完了させることができます。そのため、AIプロンプトの作成スキルは、現代社会においてますます重要なスキルとなっていくでしょう。
1-2.プロンプトの種類：質問型、指示型、生成型
プロンプトには様々な種類があります。質問に答えてもらう質問型、特定のタスクを実行させる指示型、新しいコンテンツを生成させる生成型など、目的に応じたプロンプトの使い分けが重要です。
- 質問型プロンプト
AIに特定の質問を投げかけ、その回答を得るために使用されます。例えば、「日本の首都はどこですか？」や「〇〇とは何ですか？」といった形式です。このタイプのプロンプトは、知識の確認や情報収集に役立ちます。
- 指示型プロンプト
AIに特定のタスクを実行させるために使用されます。例えば、「〇〇を要約してください」や「〇〇を翻訳してください」といった形式です。このタイプのプロンプトは、作業の効率化や自動化に役立ちます。
- 生成型プロンプト
AIに新しいコンテンツを生成させるために使用されます。例えば、「〇〇に関するストーリーを作成してください」や「〇〇の詩を書いてください」といった形式です。このタイプのプロンプトは、創造的な活動やアイデアの創出に役立ちます。
これらのプロンプトの種類を理解し、目的に応じて適切に使い分けることで、AIの能力を最大限に活用することができます。また、これらの種類を組み合わせることで、より複雑なタスクを実行させることも可能です。
1-3.良いプロンプトと悪いプロンプトの例
良いプロンプトは具体的で明確、目的がはっきりしています。一方、悪いプロンプトは曖昧で指示が不明確です。
例を比較してみます。
- 良いプロンプト
「〇〇について、小学生にもわかるように3つのポイントに絞って説明してください」「〇〇という商品を販売するためのキャッチコピーを5つ提案してください。ターゲット層は20代女性、商品の特徴はオーガニック素材を使用していることです」
これらのプロンプトは、説明してほしい内容、対象とする読者層、回答の形式など、具体的な指示が盛り込まれています。
- 悪いプロンプト
「〇〇について教えて」「キャッチコピーを考えて」
これらのプロンプトは、何について教えてほしいのかが曖昧で、AIはどのような情報を返すのが適切か判断できません。そのため、期待通りの回答を得られない可能性が高くなります。
例からわかるように、良いプロンプトを作成するためには、具体的で明確な指示を心がけ、AIが回答を生成するための十分な情報を提供することが重要です。
2.効果的なプロンプトを作成するための5つのコツ
2章は本題です。具体的に例を見ながら解説していきます。今回は、分かりやすくChatGPTを使用します。
2-1.具体的に指示を出す
AIに何をさせたいのか、具体的に指示を出すことが重要です。
「〇〇について説明して」ではなく、「〇〇について、小学生にもわかるように3つのポイントに絞って説明して」のように、詳細な指示を出すと、より自分が求めている答えが出てくるようになります。
「〇〇について説明して」という曖昧な指示では、AIは様々な解釈をしてしまい、的確な回答を得られない可能性があります。 しかし、「〇〇について、小学生にもわかるように3つのポイントに絞って説明して」という具体的な指示であれば、AIは小学生にも理解できるような平易な言葉で、3つの重要なポイントに絞って説明するという明確な目標を持って回答を生成することができます。
さらに具体的に指示を出すためには、キーワードや具体的な数値、例などを盛り込むことが有効です。例えば、「〇〇について、〇〇というキーワードを使って、〇〇年の出来事を含めて説明してください」のように、具体的な要素を追加することで、AIはより的確な回答を生成することができます。
また、指示を出す際には、肯定的な表現を心がけることも重要です。例えば、「〇〇について説明しないで」ではなく、「〇〇について、〇〇以外のことを説明してください」のように、肯定的な表現を使うことで、AIはより理解しやすくなります。
どれだけ違いが出るのか、例えば「データセンター」についてAIに説明してもらいましょう。
プロンプト：「データセンターについて説明して」
プロンプト：「データセンターについて、小学生にもわかるように3つのポイントに絞って説明して」
プロンプト：「データセンターについて、国内拠点というキーワードを使って、1990年の出来事を含めて説明してください。」
このように、指示によって回答が全然違います。「データセンター」について知りたいと思っていても、より具体的に指示を与えることで、自分が欲しい答えが返ってくる可能性が高まります。
具体的に指示を入れることをおススメします。
2-2.コンテキスト（文脈）を提供する
AIは文脈を理解することで、より適切な回答を生成できます。
背景情報や関連情報を提供し、AIが回答を生成するための十分なコンテキストを与えましょう。 コンテキストを提供することで、AIは質問や指示の意図をより深く理解し、的確な回答を生成することができます。
例えば、「〇〇という状況において、〇〇について説明して」のように、背景情報や関連情報を提供することで、AIはより適切な文脈で回答を生成することができます。他にも、特定の業界／特定の時代／特定の人物など…具体的なコンテキストを与えることで、AIはより専門的で詳細な回答を生成することができます。
コンテキストを提供する際には、簡潔かつ明確に伝えることが重要です。長すぎるコンテキストや曖昧な表現は、AIの理解を妨げる可能性があります。要点を絞り、わかりやすい言葉で伝えるように心がけましょう。
また、コンテキストはプロンプトの冒頭に記述することが一般的です。これにより、AIは最初に文脈を理解し、その後の指示をより正確に解釈することができます。
2-3.制約条件を設定する
回答の長さ、スタイル、形式など、制約条件を設定することで、AIの出力をコントロールできます。
例えば、「200字以内で要約して」「丁寧な言葉遣いで」などの指示を追加しましょう。 制約条件を設定することで、AIの出力をより細かくコントロールし、自分のニーズに合った回答を得ることができます。
同様に、「〇〇について、箇条書きで説明してください」や「〇〇について、表形式でまとめてください」というように、形式を指定することで、AIはその指示に従って回答を生成します。
制約条件を設定する際には、具体的かつ明確に伝えることが重要です。曖昧な表現や抽象的な指示は、AIの理解を妨げる可能性があります。具体的な数値やキーワードを使って、明確に指示するように心がけましょう。
ここでも先ほどの「データセンター」を例に見てみましょう。文字数制限と表形式を依頼してみます。
プロンプト：「データセンターについて、500文字以内で説明してください。」
プロンプト：「データセンターについて、表形式で分かりやすく説明してください。」
このように、回答方式を指示することで自分が欲しい形で返答が返ってきます。表も含めてコピーして別のファイルに貼り付けることもできます。
2-4.役割を与える
AIに特定の役割を与えることで、回答の質を高めることができます。
「あなたは〇〇の専門家です。〇〇について教えてください」のように、役割を明確にすることで、専門的な視点からの回答を期待できます。 役割を与えることで、AIは特定の専門知識や視点に基づいて回答を生成し、より専門的で質の高い情報を提供することができます。
役割を与える際には、具体的かつ明確に伝えることが重要です。曖昧な役割や抽象的な指示は、AIの理解を妨げる可能性があります。具体的な職業や役職、専門分野などを指定するように心がけましょう。
また、役割はプロンプトの冒頭に記述することが一般的です。これにより、AIは最初に役割を理解し、その後の指示をより正確に解釈することができます。例えば、「あなたは〇〇大学の教授です。〇〇について、学生にもわかりやすく説明してください」のように記述します。
再び「データセンター」を例に取りますが、AIをデータセンターの専門家にしてみましょう。
プロンプト：「あなたは、データセンターの専門家です。データセンターについて、プロの目線で教えてください。」
これまでで、一番専門的な回答が返ってきましたね。仕事で日頃からデータセンターに馴染みある人にとっては、より具体的に分かって良いのではないでしょうか。
2-5.反復と改善：プロンプトを洗練させる
一度のプロンプトで完璧な結果が得られるとは限りません。AIの回答を分析し、プロンプトを修正・改善することで、より精度の高い結果を得ることができます。
例えば、AIの回答が期待したものと異なっていた場合、プロンプトの指示が曖昧であったり、コンテキストが不足していたりする可能性があります。そのような場合は、指示をより具体的にしたり、コンテキストを追加したりすることで、AIの回答を改善することができます。
また、AIの回答が冗長であったり、不要な情報が含まれていたりする場合は、制約条件を追加することで、AIの出力をコントロールすることができます。例えば、「200字以内で要約して」という制約条件を追加することで、AIはより簡潔で要点を絞った回答を生成します。
プロンプトの改善には、様々なツールを活用することも有効です。AIの回答を分析し、改善点を提案してくれるツールも世の中にはありますので、自分では思いつかないようなことも教えてくれます。このようなツールを活用することで、効率的にプロンプトを改善することができます。
3.応用編：高度なプロンプトテクニック
3章では、もう少しテクニックを磨いてみましょう。
3-1.Few-shotプロンプティング
Few-shotプロンプティングは、AIに少数の例を与えることで、タスクの理解を助けるテクニックです。これにより、AIはより正確なパターンを学習し、適切な回答を生成できます。
特に複雑なタスクや、明確な指示が難しいタスクに有効です。例えば、AIに感情を込めた文章を生成させたい場合、感情の込め方を示す例をいくつか与えることで、AIは感情を理解し、感情を込めた文章を生成することができます。
Few-shotプロンプティングを行う際には、与える例の質が重要です。例は、タスクの目標を明確に示し、AIが学習しやすいように、簡潔かつ明確に記述する必要があります。
また、例の数は、タスクの複雑さに応じて調整する必要があります。一般的には、3〜5個程度の例が効果的とされています。
3-2.Chain-of-Thoughtプロンプティング
Chain-of-Thoughtプロンプティングは、AIに思考のプロセスを段階的に示すことで、複雑な問題を解決させるテクニックです。これにより、AIは論理的な推論を行い、より高度な回答を生成できます。
例えば、AIに数学の問題を解かせたい場合、問題の解き方を段階的に説明することで、AIは論理的な推論を行い、正解を導き出すことができます。
Chain-of-Thoughtプロンプティングを行う際には、思考のステップを明確かつ論理的に示すことが重要です。各ステップは、前のステップの結果に基づいており、次のステップにつながるように記述する必要があります。
また、ステップの数は、問題の複雑さに応じて調整する必要があります。
3-3.自己整合性プロンプティング
自己整合性プロンプティングは、AIの出力にはばらつきがあるという特性を利用し、同じプロンプトを複数回実行することで、最も信頼性の高い回答を選択するテクニックです。自己整合性プロンプティングは、特に重要な意思決定や、正確性が求められるタスクに有効です。
例えば、AIに医療診断をさせたい場合、複数回の診断結果を比較し、最も一致する診断結果を採用することで、誤診のリスクを低減することができます。
自己整合性プロンプティングを行う際には、プロンプトを複数回実行するための環境が必要です。AmazonBedrockのようなサービスは、AIモデルを簡単に利用できるAPIを提供しており、自己整合性プロンプティングを容易に実現することができます。
また、回答を選択する際には、客観的な基準を設けることが重要です。例えば、出現頻度や論理的な整合性などを数値化し、最も高いスコアを獲得した回答を選択するようにします。
4.企業でのAIプロンプト活用事例
4章では、AI活用の事例を簡単に紹介します。より詳しく知りたい方は、「AI活用事例！8業界8事例！業界別に紹介【随時更新中】」の記事をご参照ください。
4-1.カスタマーサポートの効率化
AIチャットボットを活用し、顧客からの問い合わせに自動で対応することで、カスタマーサポートの効率化が可能です。適切なプロンプトを使用することで、FAQの自動生成や問題解決の支援が実現できます。顧客からの問い合わせに対して、24時間365日自動で対応できるため、カスタマーサポートの効率化に大きく貢献します。
例えば、顧客から「〇〇という商品の返品方法を教えてください」という問い合わせがあった場合、AIチャットボットは、事前に用意されたFAQデータベースから、返品方法に関する情報を検索し、顧客に提示することができます。また、FAQデータベースに該当する情報がない場合は、AIチャットボットは、顧客との対話を通じて、問題解決に必要な情報を収集し、適切な回答を生成することができます。
AIチャットボットの導入により、顧客対応にかかる時間やコストを削減し、顧客満足度を向上させることができます。また、AIチャットボットは、顧客からの問い合わせデータを収集・分析することで、製品やサービスの改善に役立つ情報を得ることができます。
4-2.コンテンツ作成の支援
AIは、ブログ記事の作成、広告コピーの生成、SNS投稿の作成など、様々なコンテンツ作成を支援できます。目的に応じたプロンプトを使用することで、質の高いコンテンツを効率的に作成できます。 自然言語処理の技術を活用し、人間が書くような自然な文章を生成することができます。
例えば、ブログ記事を作成する場合、AIに記事のテーマや構成、キーワードなどを指示することで、AIは、それらの指示に基づいて、記事の本文を自動的に生成することができます。また、広告コピーを生成する場合、AIに商品の特徴やターゲット層などを指示することで、AIは、それらの指示に基づいて、魅力的な広告コピーを生成することができます。
AIを活用することで、コンテンツ作成にかかる時間や労力を削減し、より多くのコンテンツを効率的に作成することができます。また、AIは、人間には思いつかないような斬新なアイデアを提案してくれることもあります。
4-3.データ分析とレポート作成
AIは、機械学習の技術を活用し、大量のデータからパターンや傾向を抽出することができます。そのため、データ分析やレポート作成などのタスクを効率的に実行することができます。
例えば、売上データを分析する場合、AIに「過去1年間の売上データから、最も売上が伸びている商品と、その理由を分析してください」というプロンプトを与えることで、AIは、売上データを分析し、最も売上が伸びている商品を特定し、その理由をレポートとして出力することができます。
また、顧客データを分析する場合、AIに「顧客の属性データと購買履歴データから、顧客のセグメントを分類し、各セグメントの特性を分析してください」というプロンプトを与えることで、AIは、顧客データを分析し、顧客のセグメントを分類し、各セグメントの特性をレポートとして出力することができます。
AIを活用することで、データ分析にかかる時間や労力を削減し、より迅速かつ正確な意思決定を行うことができます。また、AIは、人間が見落としがちなデータ間の関連性を見つけ出すこともあります。
「AIプロンプト 書き方」まとめ
AIプロンプトの書き方について、紹介してきました。AIの有効活用に繋げるためにプロンプトの書き方は、非常に重要です。より丁寧にAIとコミュニケーションを取ることで、自分が求めている回答が返ってくるようになります。対人と同じような感覚で上手にAIと付き合っていく必要があるでしょう。
- 「AIを活用したシステム／アプリ開発をして欲しい…」
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