Tech Labo F

生成AIを使用し、正確な情報を取得するには、プロンプトを覚えるのは必須です。

今回は、プロンプトについて解説していきます。

1. プロンプトとは？

AIに指示を出す内容の部分で、

AIの性能を引き出すための設計図のようなものです。

質が高いプロンプトほど、望む結果を得る可能性が高まります。

2. プロンプトを構成する4大要素

プロンプトには、構成する４つの重要な要素があります。これを知っているかどうかで

回答の精度が全然違います。ぜひ覚えておきましょう。

ペルソナ（Persona / 役割設定）

人物や役割の設定の部分

例えば…

• 「高齢者でも分かるように説明して」
• 「AIはエンジニアとして振る舞う」

など、適切なペルソナを設定する事で、回答結果が変わってくる。

タスク（Task / 指示）

「何を指示したいのか」

「何をしてほしいか」

など、明確にAIにやってほしい事を伝える事が必要

プロンプトに不可欠な要素となる部分

コンテキスト（Context / 背景情報）

コンテキストは、背景情報のことを指します。

プロンプトに背景情報を含めると、文脈の解像度が上がり、回答の精度が上がります。

「商品名を考えて」とだけでAIに質問すると、この質問内容についての解像度が低いので、

的外れな回答がきてしまいます。

なので、

「商品を考えて。この商品は小さい子供でも安全に使用できるハサミで、

　　子供に使わせたい親に向けたフレーズで提案して」

と解像度を上げてあげる事で、自身の求めている回答にとても近い回答が得られます。

フォーマット（Format / 形式指定）

どのような形式で回答してほしいのか？という部分

例えば…

• 箇条書きのような形がいい
• 表形式での回答がいい
• ３行で簡単にまとめてほしい

など、フォーマットを指定する事で、回答の見え方などを変えたりできる。

以上の四点が、構成する要素となります。

3. Googleが推奨するプロンプト

下記は、googleが推奨しているプロンプトの考え方になりますので、参考にしてみましょう。

• 自然な言葉を使用　　　→　話しかけるような文で書く
• 具体的な内容を伝える　→　何をしてほしいのかをはっきり伝える
• 簡潔に書く　　　　　　→　簡単で複雑さを避ける
• 微調整　　　　　　　　→　回答が期待に沿わない場合はプロンプトの微調整を行う

4. プロンプトの応用編

プロンプトを使用する上で、知っているととても便利な要素もあるので、

紹介したいと思います。

フィードバック（対話型プロンプト）

質問したい内容について、精度が高い回答を得る為にどうしたら良いかを、

AIに逆に聞きながら進める方法です。

（例）転職をしているのですが、良い転職活動を成功させる為の方法をアウトプットしてほしいです。

最高のアウトプットを得るには、私にどんな質問がありますか？

分割（タスクの細分化）

大きいタスク（複数の質問をまとめて聞くこと）を進める際には、

分割して実行する方が、内容の濃い情報を得る事ができる。

制約（制限・禁止事項）

回答してもらう内容に制約を加えて、コントロールする方法

（例）

「○○の内容について説明して。ただし、△△の内容は含めないで」

今回のまとめ