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技術です。2026年のモデルはより賢くなりましたが、良いプロンプトは今も大きな差を生みます。

基本テクニック

  • 具体的に：「メールを書く」ではなく、「プロジェクトの納期が2週間遅れることを顧客に説明するプロフェッショナルなメールを書く」と伝えます。
  • コンテキストを提供：モデルが必要な背景情報を与えます。
  • 例を使う：少数ショット（2-3例）で出力品質が劇的に向上します。
  • 出力形式を指定：JSON、Markdown、箇条書きなど、任意の構造を指定します。
  • 反復する：プロンプトを対話として扱い、出力を見て磨きます。

高度なパターン

  • チェーンオブソート：モデルに段階的に考えるよう求めます。
  • 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：「3段落で答えてください。専門用語は使わないでください。」
  • メタプロンプト：モデルにプロンプトの改善版を生成させます。

よくある間違い

  • 曖昧すぎる、あるいは冗長すぎる
  • コンテキストが不足している
  • 出力形式の指定を忘れる
  • モデルが自社ドメインの用語を知っていると想定する