プロンプトエンジニアリング：上手な質問の仕方

「ChatGPTにいつも同じような質問をしているのに、回答がバラバラで困っている」「もっと的確な答えを引き出したい」そんな経験はありませんか？実は、LLMから良い回答を得るには プロンプトエンジニアリング という技術が重要です。この記事では、LLMとの対話を劇的に改善する質問テクニックを、具体例とともに解説します。

プロンプトエンジニアリングとは

はじめに、プロンプトエンジニアリングの基本概念について紹介します。

■プロンプトとは何か

プロンプトとは、LLMに与える指示や質問の文章 のことです。人間同士の会話でも、質問の仕方によって相手の回答が変わるように、LLMでも「どう質問するか」が回答の質を大きく左右します。

たとえば、「料理について教えて」という曖昧な質問と、「一人暮らしの初心者でも簡単に作れる、15分以内で完成する夕食レシピを、材料リストと手順付きで教えて」という具体的な質問では、得られる回答の有用性がまったく異なります。

■プロンプトエンジニアリングの定義

プロンプトエンジニアリングとは、LLMから最適な回答を引き出すために、質問や指示を戦略的に設計・改善する技術 です。

これは、単に「上手な質問の仕方」を学ぶだけでなく、LLMの特性を理解して、意図した結果を得るための体系的なアプローチを指します。

要するに、プロンプトエンジニアリングは「LLMとの効果的なコミュニケーション術」なのです。

■なぜプロンプトエンジニアリングが重要なのか

LLMは膨大な知識を持っていますが、どの知識をどのように使うかは、プロンプトによって決まります。同じ質問でも、プロンプトの書き方次第で、LLMは異なる「思考モード」で回答するのです。

たとえば：

「Python でWebスクレイピングのコードを書いて」→ 基本的なサンプルコード
「初心者向けに、エラーハンドリングとコメント付きで、PythonでWebスクレイピングのコードを段階的に説明しながら書いて」→ 詳細な教育的コード

このように、プロンプトエンジニアリングによって、LLMの能力を最大限に引き出すことができます。

基本的なプロンプト設計の原則

次に、効果的なプロンプトを作成するための基本原則について説明します。

■明確さと具体性

明確で具体的な指示 は、良いプロンプトの基礎です。曖昧な質問は曖昧な回答を、具体的な質問は具体的な回答を生み出します。

悪い例：

レポートを書いて

良い例：

大学生向けに、「AI技術の社会への影響」について、
以下の構成で2000字のレポートを書いてください：
1. はじめに（AI技術の現状）
2. 社会への正の影響
3. 懸念される問題点
4. 将来への提言
5. まとめ

■文脈と背景情報の提供

LLMは 文脈情報 があることで、より適切な回答を生成できます。あなたの状況、目的、対象読者などの背景情報を含めることが重要です。

たとえば：

私は高校生で、来月の文化祭で「環境問題」について発表します。
クラスメイトが興味を持てるような、分かりやすい内容で、
地球温暖化の原因と対策について10分間のプレゼン資料を作成してください。

■期待する出力形式の指定

どのような形式で回答を受け取りたいかを明確に指定することも重要です。

たとえば：

以下の形式で回答してください：
- 箇条書きで要点を整理
- 各項目には具体例を1つずつ追加
- 最後に3行以内でまとめを記載

要するに、良いプロンプトは「何を」「どのように」「どんな形式で」を明確に指定した指示なのです。

高度なプロンプト技術

最後に、より高度なプロンプトエンジニアリングの技術について解説します。

■Few-shot プロンプト

Few-shot プロンプトとは、望ましい回答の例を事前に示すことで、LLMに期待する回答パターンを学習させる技術 です。

たとえば：

以下の例に従って、商品レビューの感情を分析してください：

例1：「この商品は本当に素晴らしい！期待以上でした。」
分析：ポジティブ（満足度：高）

例2：「普通の商品です。特に良くも悪くもありません。」
分析：ニュートラル（満足度：中）

例3：「期待していたのに、全然ダメでした。」
分析：ネガティブ（満足度：低）

では、この商品レビューを分析してください：
「値段の割には良い商品だと思います。」

この技術により、LLMは提示された例のパターンを理解し、一貫した形式で回答するようになります。

■Chain-of-Thought（思考の連鎖）

Chain-of-Thought とは、LLMに段階的に思考過程を示させることで、より正確で論理的な回答を得る技術 です。

たとえば：

以下の問題を、段階的に考えて解いてください：

問題：「花屋で薔薇を12本買いました。1本150円で、3本以上買うと1本につき20円引きです。支払い金額はいくらですか？」

回答形式：
1. 問題の整理
2. 計算手順
3. 最終的な答え

このように思考過程を示してください。

この技術により、LLMは複雑な問題を段階的に分解し、より確実な回答を提供できるようになります。

■ロールプレイング

ロールプレイングとは、LLMに特定の役割や専門性を与えることで、その分野に特化した回答を得る技術 です。

たとえば：

あなたは10年の経験を持つプロのWebデザイナーです。
初心者のクライアントに、以下について分かりやすく説明してください：
- レスポンシブデザインの重要性
- 色彩設計の基本原則
- ユーザビリティの考慮点

専門用語は避け、具体例を交えて説明してください。

■制約の設定

制約を設定することで、LLMの回答を特定の方向に誘導 できます。

たとえば：

以下の制約に従って回答してください：
- 文字数：300字以内
- 対象読者：中学生
- 使用禁止語：専門用語、カタカナ語
- 必須要素：具体例を2つ以上含める

要するに、高度なプロンプト技術は「LLMの思考を導く」ための様々な戦略的アプローチなのです。

まとめ

プロンプトエンジニアリングは、明確で具体的な指示、文脈情報の提供、期待する出力形式の指定といった基本原則に加えて、Few-shot、Chain-of-Thought、ロールプレイング、制約設定などの高度な技術を組み合わせることで、LLMから最適な回答を引き出す技術です。

要するに、プロンプトエンジニアリングは「LLMとの効果的な対話術」であり、これをマスターすることで、LLMを真の意味でのパートナーとして活用できるようになるのです。

次回の記事では、GPT、BERT、T5など、代表的なLLMの種類とそれぞれの特徴について、具体的な使い分けの方法とともに詳しく解説していきます。