プロンプトエンジニアリングとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）

プロンプトエンジニアリングとは、生成AIから望む答えを引き出すために、指示（プロンプト）の書き方を工夫することです。同じAIでも、指示の出し方で答えの質は大きく変わります。役割、目的、条件、出力の形を具体的に書くのが基本です。何度か試して直す作業も含まれ、うまくいった指示は、社内でテンプレートとして共有できます。

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）関連用語

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）に関連する単語は以下の通りです。

• プロンプトそもそもプロンプトとは？→
• Few-shotプロンプト例を見せると答えは変わる？→
• CoT（思考の連鎖）考える手順を書かせるには？→
• システムプロンプトAIの前提を決める指示とは？→
• コンテキストエンジニアリング指示以外の情報も整えるって？→
• 大規模言語モデル（LLM）指示を受け取るAIの仕組みは？→

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）で知っておくと得する有益情報

難しい技術は要りません。誰でも使える基本を押さえるだけで、答えはぐっと安定します。

• 役割と目的を書く「営業部の新人に向けて」のように、誰に何のためかを伝えます。
• 条件と形を決める文字数、口調、表にするかなど、出力の形まで指定します。
• うまくいった指示を残す成功した指示は共有ファイルに保存し、チームで再利用します。

指示の悪い例と良い例

指示を書くときの確認チェック

指示に入れられた項目を選んでみてください。

• AIの役割（誰として答えるか）を書いた
• 何のための依頼かを書いた
• 守ってほしい条件を書いた
• 出力の形（長さ、表など）を指定した
• 例を1つ添えた

確認できた数 0 / 5

まず目的と相手を書き足しましょう。

指示は、目的、条件、出力の形を具体的に書くと安定します。

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）やさしい解説

AIに話しかけるだけなのに、コツなんているの？

新人に仕事を頼むときを思い出してください。「資料作っといて」だけでは、何を作ればいいか困りますよね。

AIにも、誰向けで、何のためで、どんな形かを伝えると、期待に近い答えが返ってきます。

たとえば議事録の整理を頼むとき、「まとめて」だけでなく、「決定事項、担当者、期限の3つに分けて、箇条書きで」と書きます。毎回同じ指示を使えば、誰が頼んでも同じ形の議事録になります。

プロンプトエンジニアリング（Prompt Engineering）についてのみんなの疑問

プロンプトエンジニアリングは今も必要ですか？

必要です。ただし、昔ほど細かい工夫は要りません。AIが賢くなり、簡単な指示でも通じやすくなりました。それでも、目的や条件を書く基本は、答えの質に今も関わります。

うまくいく指示の型はありますか？

役割、目的、条件、出力の形の4つを書くのが基本です。この4つを書くだけで、答えのずれは減ります。最初から完璧を目指さず、結果を見て少しずつ足していきましょう。

社内で共有するにはどうすれば？

うまくいった指示を、用途ごとにまとめて保存します。共有の表や文書に、用途、指示の文面、使うときの注意を書いておきます。入れ替わりがあっても、仕事の品質を保ちやすくなります。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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