プロンプトエンジニアリングの始め方（初心者向けガイド）

プロンプトエンジニアリングとは、AIモデル（ChatGPT、Claude、Gemini、Llamaなど）に対して、正確で信頼性が高く、役立つ結果を得られるように指示するスキルです。このガイドでは、今日から始めてすぐに上達できるように、その本質を解説します。

1. プロンプトエンジニアリングとは？

プロンプトエンジニアリングとは、AIモデルに与える指示を設計、テスト、改良して、実際に望む出力を生成させるための実践です。

以下のような場合、すでにプロンプトエンジニアリングを行っています。

• ChatGPTに、メールのトーンを変えて書き換えるように依頼する
• コメントとテスト付きのコードを要求する
• 概要ではなく段階的な説明を求める

これは、賢いけれど文字通りのアシスタントに指示を出すようなものだと考えてください。指示が明確であればあるほど、より良い結果が得られます。

さらに深く知りたい場合は、以下をお読みください。

• OpenAI プロンプトエンジニアリングガイド
• Anthropic プロンプティングガイド
• Googleのプロンプティングのベストプラクティス

2. 優れたプロンプトの基本原則

これらは、ほぼすべての状況で使用する基礎となります。

2.1 明確かつ具体的に

悪いプロンプト：

Kubernetesについて説明してください。

より良いプロンプト：

Dockerは理解しているが、分散システムは初めてのジュニアバックエンド開発者向けに、Kubernetesについて説明してください。簡単な例を使用し、専門用語を避け、400語以内にまとめてください。

理由：

• 対象読者を定義（ジュニアバックエンド開発者）
• 事前知識を明記（Dockerを知っている）
• スタイルと長さを設定（簡単な例、400語未満）

2.2 役割 + 目標 + コンテキスト + 制約を与える

信頼できるパターン：

あなたは**[役割]です。 あなたの目標は[目標]です。 以下はコンテキストです：[コンテキスト]。 以下の制約に従ってください：[制約]**。

例：

あなたはベテランのTypeScriptエンジニアです。 あなたの目標は、以下の関数をレビューし、具体的な改善点を提案することです。 コンテキスト：これはNode.js 20のサーバーレス環境で実行され、型安全性を維持する必要があります。 制約：

• 最大5つの問題を指摘してください。
• 修正されたコードを単一のTypeScriptブロックで示してください。
• 各変更を1〜2文で説明してください。

この構造は、必要なものを正確に取得できる可能性を劇的に高めます。

2.3 段階的な推論を求める

タスクにロジック、意思決定、または計画が含まれる場合は、モデルに段階的に考えるように依頼してください。

例：

• 「回答する前に段階的に考えてください。」
• 「最初に推論の概要を示し、次に最終的な回答を明確にラベル付けして提供してください。」
• 「前提条件をリストアップし、次に回答を導き出してください。」

これにより、より正確で透明性の高い回答が得られることがよくあります。

2.4 例を示す（少数ショットプロンプティング）

モデルはプロンプト内のパターンから学習します。必要な形式とスタイルを示すと、より良い結果が得られます。

プロンプトの例：

製品の説明を提供します。短く、メリットに焦点を当てたタグラインを返してください。

例1 説明：毎日のトレーニング用に設計された軽量ランニングシューズ。 タグライン：「より遠くまで、より軽く走る。」

例2 説明：リモートワーカー向けのノイズキャンセリングヘッドセット。 タグライン：「世界を静かに、仕事に集中。」

次に、この説明についても同じように行ってください。 説明：メモリプリセットとケーブル管理機能を備えたスタンディングデスク。

これは少数ショットプロンプティングと呼ばれます（タスクのいくつかの例を示します）。

2.5 繰り返す：プロンプト → テスト → 洗練

プロンプトエンジニアリングは実験的です。最初のプロンプトが最高のプロンプトであることはめったにありません。

ワークフロー：

1. 明確なプロンプトから始めます。
2. 出力を見てください：何が欠けていますか？何が間違っていますか？何があいまいすぎますか？
3. 制約または明確化を追加します。
4. 満足するまで繰り返します。

明示的に尋ねることができます：

これらの新しい制約を考慮して、以前の回答を改善してください：[リスト]。回答を完全に書き直してください。

3. 再利用可能なシンプルなプロンプトテンプレート

すぐに適用できるコピー＆ペーストテンプレートを次に示します。

3.1 新しい概念を学ぶ

あなたは辛抱強い教師です。 **[私がすでに知っていること]を理解している人に[トピック]**を説明してください。

• 簡単で具体的な例を使用してください。
• 最初に定義しない限り、専門用語は避けてください。
• 説明を**[X]**語に制限してください。
• 最後に、私の理解度をテストするための3つの実践的な演習をください。

3.2 テキストの作成または書き換え

あなたは熟練したコピーライターです。 タスク：次のテキストを**[対象読者]向けに[トーン：フレンドリー / プロフェッショナル / 簡潔 / 説得力がある]**ように書き換えてください。 制約：

• すべての重要な事実を正確に保ってください。
• **[X]**語以内に収めてください。
• 短い文と明確な言葉を使用してください。

テキスト：

[ここにテキストを貼り付けてください]

3.3 アイデアのブレインストーミング

クリエイティブコンサルタントとして行動してください。 **[プロジェクト/目標]**のアイデアが必要です。 制約：

• 対象読者：[対象読者]
• 予算：[予算または「低予算」]
• 期間：[時間] 出力：
• 少なくとも10個のアイデアのリスト
• それぞれについて、1文の説明 + 見積もり労力（低/中/高）を含めてください

3.4 コーディングとデバッグ

あなたはベテランの**[言語/フレームワーク]開発者です。 タスク：次のコードのデバッグまたは改善を手伝ってください。 環境：[バージョン、ランタイム、フレームワーク]** 要件：

• バグまたは問題をわかりやすい言葉で説明してください。
• 修正または改善されたバージョンを提案してください。
• 自明ではない変更については、コメントを追加して説明してください。

コード：

[ここにコードを記述してください]

その他のパターンについては、以下を参照してください。

• OpenAI Cookbook プロンプトの例
• LangChain プロンプトテンプレート

4. 避けるべき一般的な間違い

4.1 あいまいすぎる

悪い例：

スタートアップを手伝ってください。

より良い例：

小さなジムが会員を管理するためのSaaSを構築しています。 現在の段階：需要の検証。 手伝ってほしいこと：

1. 最初の10人のジムのオーナーを見つけて話を聞くための5つの方法をリストアップしてください。
2. コールドアウトリーチ用の3つのメールテンプレートを作成してください。
3. 彼らの最大の苦痛を理解するための5つのインタビュー質問を提案してください。

4.2 一度に複数の無関係な質問をする

代わりに：

Kubernetesについて説明し、Dockerfileを作成し、読むべき本を提案してください。

個別のプロンプトに分割するか、タスクを明確に分離します。

タスク1：[詳細] タスク2：[詳細] タスク3：[詳細]

各タスクに独自のヘッダーを付けて回答してください。

4.3 形式を指定しない

構造が重要な場合は、そう明記してください：

• 「回答を有効なJSONとして返してください。」
• 「列：機能、説明、優先度を持つMarkdownテーブルを使用してください。」
• 「回答を次の構造で構成してください：概要、長所、短所、推奨事項。」

例：

小規模なSaaSアプリのPostgreSQLとMongoDBを比較してください。 回答を、基準、PostgreSQL、MongoDB、推奨事項の列を持つMarkdownテーブルとしてフォーマットしてください。

5. プロンプトエンジニアリングの練習方法（段階的な計画）

始めるためにコースは必要ありません。最初の1週間の簡単な練習計画を次に示します。

1〜2日目：書き換えと改善

1. 既に持っているコンテンツ（メール、履歴書、README、ブログの下書き）を取り上げます。
2. モデルに以下を依頼します：
   • 明確さを改善する
   • トーンを調整する
   • 短くする/より詳細にする
3. さまざまな制約を試し、出力を比較します。

3〜4日目：教え、学ぶ

1. 学びたいトピック（例：Docker、機械学習の基礎、SEO）を選択します。
2. 「新しい概念を学ぶ」テンプレートを使用します。
3. フォローアップの質問をします：
   • 「別の例で説明してください。」
   • 「一般的な誤解は何ですか？」
   • 「7日間の学習計画を立ててください。」

5〜7日目：小さなシステムプロンプトを構築する

「システムプロンプト」とは、AIがどのように動作すべきかを定義する、再利用可能な高レベルの指示です。

1. 役割を選択します（例：「私の個人的なコーディングチューター」または「私のマーケティングアシスタント」）。

2. 詳細なペルソナを作成します：

   あなたは私の個人的な[ドメイン]アシスタントです。

   • 長い回答をする前に、常に2〜3つの明確化の質問をします。
   • 理論よりも例を好みます。
   • 「もっと深く」と言わない限り、回答を500語以内に収めます。
   • 自信がない場合や、何かが古くなっている可能性がある場合は、警告してくれます。

3. 複数のチャットでこの同じシステムプロンプトを使用し、改良します。

6. 高度なプロンプティングのアイデア（準備ができたら）

基本に慣れたら、以下を調べてください：

6.1 チェーン・オブ・ソートと複数ステップのプロンプト

最終的な回答を直接求める代わりに、モデルに以下を依頼します：

1. 問題をサブ問題に分割する
2. それぞれを解決する
3. 最終的な回答にまとめる

プロンプト：

これを段階的に解決しましょう。

1. **[タスク]**に関連するサブ問題をリストアップしてください。
2. 各サブ問題を順番に解決してください。
3. 最後に、最終的な全体的な解決策を200語以内で要約してください。

6.2 ツールとコードを意識したプロンプティング（開発者向け）

LLMを使用してアプリを構築している場合は、以下をご覧ください：

• OpenAI APIドキュメント
• Anthropic APIドキュメント
• LangChainとLlamaIndex

学ぶべき概念：

• 関数呼び出し/ツール（モデルが独自の関数またはAPIを呼び出せるようにする）
• 検索拡張生成（RAG）（独自のドキュメントに関する質問に回答する）
• プロンプトテンプレートとガード（安全性、一貫性、構造化された出力）

6.3 評価プロンプト

AIを使用してAIを評価する：

ここに質問と2つの異なる回答があります。

• 質問：[Q]
• 回答A：[A1]
• 回答B：[A2]

厳格な評価者として行動してください。

1. どちらの回答が質問の要件をより満たしていますか？
2. 3つの具体的な理由をリストアップしてください。
3. 各回答に、正確さ、明瞭さ、完全さの1〜10点のスコアを付けてください。

これは、プロンプトのバージョンや異なるモデルを比較する場合に役立ちます。

7. 学習リソースと次のステップ

改善を続けるには：

• ガイドとドキュメント

  • OpenAI プロンプトエンジニアリングのベストプラクティス
  • Anthropic プロンプティングガイド
  • Microsoft 開発者向け「プロンプトエンジニアリング」

• 実践的なツール

  • ChatGPTまたはOpenAI Playground
  • 複数のモデルをテストするためのPoe
  • コーディングに焦点を当てたプロンプティングのためのCursorまたはGitHub Copilot

• コミュニティと例

  • GitHubのOpenAI Cookbook
  • LangChain Example Gallery

8. まとめ：今日から始める方法

1. 明示的にする：役割、目標、対象読者、制約を定義します。
2. 構造を求める：形式（リスト、テーブル、JSON、セクション）を指定します。
3. 思考を導く：段階的な推論と前提を求めます。
4. 例を示す：必要なスタイル/形式を説明します。
5. 繰り返す：各応答からのフィードバックを使用してプロンプトを改良します。

AIを何に使用したいか（コーディング、ライティング、調査、学習、ビジネスなど）を教えていただければ、お客様のワークフローに合わせてカスタマイズされた、再利用可能なプロンプトの小さなセットを作成するお手伝いをいたします。