基本

プロンプトエンジニアリングはAIモデルと明確にコミュニケーションするスキルです。

コアテクニック

  • 具体的に: 「メールを書いて」ではなく「プロジェクトの2週間の遅延を説明するクライアントへのプロフェッショナルなメールを書いて」と伝えます。
  • コンテキストを提供: モデルに必要な背景情報を与えます。
  • 例を使用: 数ショットプロンプティングで出力品質が劇的に向上します。
  • 出力形式を定義: JSON、マークダウン、箇条書きなどを指定します。
  • 反復: プロンプティングを対話として扱い、出力に基づいて改善します。

高度なパターン

  • 思考の連鎖: モデルに段階的に考えさせます。
  • ロール割り当て: 「あなたはこのコードをレビューするシニアバックエンドエンジニアです...」
  • 制約設定: 「正確に3段落で応答してください。」
  • メタプロンプティング: モデルにプロンプトの改善版を生成させます。

高度なテクニック

  • Chain of Thought: 「段階的に考えて」と依頼。数学・論理・多段推論の精度が大幅向上。
  • Self-consistency: 複数レスポンスを生成し最頻答案を選択。ハルシネーション30–50%削減。
  • プロンプトチェーン: 複雑タスクをステップに分割。

よくある間違い

  • 曖昧さ: 具体的な指示を出す。
  • 過負荷: 1プロンプトで5つ頼まない。
  • システムプロンプト無視: persona・制約・出力形式を設定。
  • 反復しない: 5–10バリエーションをテスト。

高度なテクニック

  • Chain of Thought: 「段階的に考えて」と依頼。数学・論理・多段推論の精度が大幅向上。
  • Self-consistency: 複数レスポンスを生成し最頻答案を選択。ハルシネーション30–50%削減。
  • プロンプトチェーン: 複雑タスクをステップに分割。

よくある間違い

  • 曖昧さ: 具体的な指示を出す。
  • 過負荷: 1プロンプトで5つ頼まない。
  • システムプロンプト無視: persona・制約・出力形式を設定。
  • 反復しない: 5–10バリエーションをテスト。