「GenAI-Infused ChatGPT 有効なプロンプトエンジニアリングのガイド」

Guide to Effective Prompt Engineering for GenAI-Infused ChatGPT

今日の世界では、ChatGPTのようなAIシステムとの対話は日常的な体験となりました。これらのAIシステムは、より人間らしい方法で私たちと理解し、応答することができます。しかし、それはどのようにして実現されているのでしょうか？それがプロンプトエンジニアリングの役割です。

プロンプトエンジニアリングは、AIのための取扱説明書のようなものです。ChatGPTのようなAIシステムに、私たちの要望を理解し適切に応答する方法を教えるものです。それは、助けのある友人に明確な指示を与えるようなものです。

このガイドでは、特にGenAIと呼ばれるものと組み合わせる方法に焦点を当て、プロンプトエンジニアリングについて探っていきます。GenAIはAIをさらにスマートにする秘密の要素のようなものです。ChatGPTとプロンプトエンジニアリング、GenAIを組み合わせることで、AIが私たちとより良いコミュニケーションを取ることができるようになります。

初心者であろうとエキスパートであろうと、このガイドはあなたにプロンプトエンジニアリングのノウハウを提供します。プロンプトの設計のトリックについて掘り下げ、正しい方法と間違った方法を見て、GenAIとの組み合わせでChatGPTの最高のパフォーマンスを引き出す方法を共有します。

それでは、プロンプトエンジニアリングとGenAIの助けを借りて、ChatGPTのようなAIをさらに素晴らしいものにするための旅に出発しましょう。

プロンプトエンジニアリングとは何ですか？

プロンプトエンジニアリングは、AIモデル（ChatGPTなど）に明確で正確な指示または入力を作成し、効果的に応答を導く芸術です。それは人間のコミュニケーションとAIの理解の架け橋として機能します。

AIチャットボットとチャットしているとき、ジョークを聞きたいと思うかもしれません。プロンプトは、チャットボットに送信するメッセージです。例えば、「おもしろいジョークを教えてください」と言うことです。これにより、チャットボットはリクエストを理解し、ジョークで応答することができます。要するに、プロンプトエンジニアリングは、AIが話しかけられたときに何をするかを知っているかどうかを保証するものです。

プロンプトエンジニアリングの重要性

プロンプトエンジニアリングは、AIの相互作用において重要な役割を果たします。以下に、その理由をいくつかご紹介します：

効果的なコミュニケーション：良いプロンプトエンジニアリングにより、ユーザーはAIモデルに対して自分のニーズを明確に伝えることができ、より正確で関連性のある応答を得ることができます。
- 例：「一般の観客向けに最新の気候変動レポートの要点を要約してもらえますか？」とChatGPTに尋ねることは、望ましいタスクを伝える明確なプロンプトです。
バイアスの緩和：適切に作成されたプロンプトは、モデルが公平かつ偏りのない回答を提供するように誘導することで、AIの応答に含まれるバイアスを減らすのに役立ちます。
- 例：「さまざまな再生可能エネルギー源の利点と欠点の概要を提供してください」というプロンプトは、バランスの取れた回答を確保します。
パフォーマンスの向上：適切なプロンプトは、AIモデルのパフォーマンスを向上させ、情報の提供やタスクの完了においてより有用で正確なものにすることができます。
- 例：「機械学習の原則を簡単に説明してください」とChatGPTに指示する場合、プロンプトの明確さが効果的なコミュニケーションを助けます。
倫理的な使用：プロンプトエンジニアリングは、AIシステムが倫理的かつ責任を持って使用されることを確保する上で重要な役割を果たします。有害な内容の生成や不適切な議論に関与することを避けるためです。
- 例：「攻撃的なコンテンツの生成や有害な議論への関与を避けてください」とChatGPTに指示することで、倫理的な境界を設定します。
カスタマイズ性：ユーザーは特定のタスクや文脈に対してAIの応答をカスタマイズすることができ、技術をより柔軟かつ適応可能にすることができます。
- 例：「持続可能な農業に関する研究論文の主要な結論を要約してください」というプロンプトは、特定のタスクに対する応答をカスタマイズします。

効果的なプロンプト：何がうまくいくか

よく構築されたプロンプトは、プロンプトエンジニアリングにおいて重要な要素です。以下に効果的なプロンプトの例を示します：

良いプロンプト：「熱力学の原理とその機械工学への応用について、エネルギー保存の概念に焦点を当て、現実世界の例を提供して説明してください」

このプロンプトでは、次の要素が効果的であると言えます：

タスクの定義：タスクが明確に定義されています（熱力学の原理とその応用の説明）。
研究分野の明示：特定の研究分野が言及されています（機械工学）。
文脈の明確さ：実世界の例を求めるユーザーのリクエストは、明確さと文脈を追加し、効果的なプロンプトとなっています。

効果のないプロンプト：避けるべきもの

逆に、効果のないプロンプトはプロンプトエンジニアリングの取り組みを妨げることがあります。以下に、構築が不十分なプロンプトの例を示します：

悪いプロンプト：「熱力学を説明してください」

このプロンプトにはいくつかの欠点があります：

曖昧さ：曖昧で明確さに欠けています。ユーザーがどの熱力学の側面に興味を持っているのか、どの程度の詳細が求められているのかを具体的に指定していません。その結果、技術教育の文脈で意味のあるまたは有益な回答を得ることはほとんどありません。

プロンプトフレームワーク

プロンプトエンジニアリングは、AIシステムがタスクを理解し効果的に実行できるようにするためのルールとガイドラインを提供することと考えることができます。言葉を使ってコンピューターやAIシステムとのコミュニケーション方法を指示するマニュアルのようなものです。このフレームワークにより、AIが指示を理解し、正確かつ望ましい結果をもたらすことが保証されます。

このフレームワークは、基本的には以下の3つの主要な原則で構成されています：

主題：コンピューターやAIに何をしてほしいのかを定義します。例えば、文を翻訳してもらいたい場合、それを明示する必要があります。
- 例：「新興の品質エンジニアリング技術」
タスクの定義：コンピューターやAIが達成することを明確にします。要約の場合は、それを明言する必要があります。
- 例：「新興の品質エンジニアリング技術についてのブログを書いてください」
明確な指示：コンピューターに対して明確で具体的な指示を与えることで、正確に何をするかを知るようにします。
- 例：「ブログはパーソネーションと情報提供のトーンで、500～700語で、今日の技術世界における品質エンジニアの重要性の少なくとも7つの利点を含めるべきです」
文脈の提供：時には、コンピューターがリクエストをより良く理解するために追加情報や文脈を提供する必要があります。
- 例：「品質エンジニアリングの分野でキャリアを始める/維持することを考えた人々向けのこのブログ投稿を作成していると想像してください」

プロンプトフレームワークのテンプレート

(今後の使用のためにこのテンプレートをコピー/ペーストしてください。)

主題：[主題]
タスク：[タスク]
指示：[コンテンツの種類]は[ワードカウント範囲]の間で、[トーン]で書かれ、少なくとも[数]の[具体的な詳細]を含む必要があります。
文脈：[ターゲットオーディエンス]を対象としたこの[コンテンツの種類]を作成していると想像してください。

プロンプトフレームワークのサンプル

主題：新興の品質エンジニアリング技術

タスク：新興の品質エンジニアリング技術についてのブログを書いてください

指示：ブログはパーソネーションと情報提供のトーンで、500～700語で、今日の技術世界における品質エンジニアの重要性の少なくとも7つの利点を含めるべきです

文脈：品質エンジニアリングの分野でキャリアを始める/維持することを考えた人々向けのこのブログ投稿を作成していると想像してください

(上記のサンプルをChatGPTで使用して、品質エンジニアリングの専門家を引きつける素晴らしい結果を見てください。)

プロンプトの繰り返し

必要な情報を得るためにChatGPTに質問をする際に、言い換えや追加の文脈を与えてください。

なぜ？より多くの質問をすることで、より正確な回答を得るためにAIとの理解を深めることができます。
いつ？情報を持っているが、最適な回答や表現方法がわからない場合に使用します。

サンプル

プロンプト1：「私はチームの協力とコミュニケーションを改善したいマネージャーです。チームワークを向上させ、より生産的な作業環境を作るための戦略を提案していただけますか？もしもっと明確な説明やアイデアが必要な場合、追加の質問をします。」

私たちは同じ会話に追加のプロンプトを追加することで、会話を続けることができます。新しいプロンプトを入力するか、前のプロンプトの近くにある編集アイコンをクリックすることで会話を継続することができます。

プロンプト2：「忘れていましたが、私はテックの組織のマネージャーです。」

4年生の説明

4年生のスタイルで説明するとは、情報や概念をより簡単な言葉に分解し、簡潔で理解しやすい説明を提供して他の人がトピックを容易に理解できるようにすることです。

例えば、カオス理論とそのメリットを説明してください。

4年生の使用前

カオス理論は複雑なシステムを研究する科学的な概念です。これにより、自然界における見かけ上ランダムな出来事が一定の秩序や予測可能性を持つ可能性があることを理解することができます。その利点は、天候パターンから分子の振る舞いまで、カオス的な現象を科学者が理解することを可能にすることです。

4年生の使用後

カオス理論は自然のパズルを解くようなものです。見た目が乱雑で予測不可能なものを科学者が理解するのに役立ちます。面白いのは、天候や微小な粒子などの中に隠されたパターンを見つけることができるということです。

追加質問

プロンプトエンジニアリングにおける追加質問とは、AIモデルやシステムとの対話時に、明確化や特定の情報を収集するために使用される追加の質問やプロンプトのことを指します。これらの質問は、AIの応答を導くための会話中に行われ、求められる情報やアクションが得られるようにします。

シナリオ1: 旅行計画のための仮想アシスタント

ユーザープロンプト: “12月にバケーションを計画したいです。”

AIの追加質問: “素晴らしい選択です！ご希望の日程や含めたい特定のアクティビティや見どころを具体的に教えていただけますか？”

シナリオ2: コンテンツ生成

ユーザープロンプト: “再生可能エネルギー源についての記事を書いてください。”

AIの追加質問: “もちろん、それはできます。ソーラーパワー、風力エネルギー、または持続可能な実践など、記事の特定のアングルや焦点がありますか？”

シナリオ3: 言語翻訳

ユーザープロンプト: “このテキストを英語からスペイン語に翻訳してください: ‘The quick brown fox jumps over the lazy dog.'”

AIの追加質問: “了解しました！翻訳を特定の方言や地域にしたい場合はありますか、それとも標準的な翻訳を提供すればよいですか？”

シナリオ4: コード生成

ユーザープロンプト: “数値の階乗を計算するためのPythonのコードスニペットを書いてください。”

AIの追加質問: “もちろん、それはできます。計算したい特定の数値がありますか、それとも一般的なコードのテンプレートを提供しましょうか？”

これらの例は、追加質問がユーザーのリクエストを洗練させ、AIシステムからより適切で具体的な応答を生成するためにどのように役立つかを示しています。

教えてください

ChatGPTに対して、さまざまなトピックに関するステップバイステップの手順や説明を提供してもらい、ユーザーが新しいスキルを学んだり知識を得るのに役立ちます。”教えてください”のリクエストは通常、特定の質問やタスクに対して明確で情報量のある応答を求めます。

例えば

“ビデオ編集のプロとして、マーケティングビデオを編集するためのPremiere Proの使い方をステップバイステップで教えてください。ただし、プログラムのインストールやビデオのインポートに関する詳細は除外してください。”

私と同じように書いてください

“私と同じように書いてください”のプロンプトは、特定の文体やブランドの独自の声を模倣するようにChatGPTに指示します。このアプローチは、一貫したブランドアイデンティティを維持し、対象の観客に共感するコンテンツを作成するために有用です。

例えば

“私の履歴書や以前のカバーレターに見られる文体や言語スタイルと同じトーンで、マーケティング職のカバーレターを書いてください。”

結論

効果的なプロンプトエンジニアリングは、AIをより良く機能させ、私たちを理解するために不可欠です。GenAIの力を借りて、AIとの対話を新たなレベルに引き上げることができます。プロンプトエンジニアリングとAIを探求していく中で、AIをよりスマートにする鍵を握っていることを忘れずにください。私たちは人間と機械の間のギャップを埋め、AIを単にスマートなだけでなく洞察力を持つ存在とすることができます。このプロンプトエンジニアリングの世界への旅に参加していただき、ありがとうございました。可能性は無限です。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

AIChatGPT

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful