プロンプトエンジニアリングの有効活用

はじめに

みなさん生成AIを利用する際に「適切な指示」は出せていますか？

例えば、「手順書を作成して」「これをまとめて」などふわっとした内容で指示を出していないでしょうか？

このような指示をだしていたとしたら勿体ないです。

本ブログでは、どのような指示を出せば、生成AIの回答精度を引き出せるかを検証してみたいと思います。

プロンプトエンジニアリングとは

生成AIの回答精度を高めるには具体的にどのような方法が必要なのでしょうか？

そうです。見出しにもあるように「プロンプトエンジニアリング」が必要になります。

では、プロンプトエンジニアリングとはどのような内容なのか、生成AIに聞いてみたいと思います。

生成AIの回答にもあるように、

プロンプトエンジニアリングは生成AIの性能を最大化し特定のタスクに最適化するために「不可欠な技術」ということです。

では、曖昧な指示と、プロンプトエンジニアリングを用いた場合でどのような違いがみられるか確認したいと思います。

検証してみた

手順書テンプレートの作成で違いを検証したいと思います。

PT①：ざっくりとした質問で手順書テンプレートを作成

PT②：プロンプトエンジニアリングを用いて質問し手順書テンプレートを作成

ではPT①から見ていきます。

以下のような質問を生成AIに問いかけてみます。

「装置にコンフィグを入れるための手順書テンプレートをエクセルで作成してください」

ざっくりとした質問の割りには、良さげなものが提供されている感じがします。

つづいてPT②を見ていく前に、プロンプトエンジニアリングの例を挙げておきます。

• [役割]：あなたは〇〇の専門家です。
• [目的]：このプロンプトの目的は〇〇です。
• [対象]：対象読者は〇〇です。
• [条件]：〇〇文字以内、〇〇のトーンで。
• [出力形式]：〇〇形式で出力してください。
• [内容]：〇〇について説明してください。

上記を基に、次のような内容で質問してみます。

• [役割]：あなたはIT効率化の専門家です。
• [目的]：このプロンプトの目的は手順書テンプレートの作成です。
• [対象]：対象読者は社会人1年目のIT初心者です。
• [条件]：表形式、ビジネスのトーンで。
• [出力形式]：Excel形式で出力してください。
• [内容]：手順書テンプレートには以下の機能を実装してください。
• ・実行済みにチェックが入れば色を付ける
• ・誤投入を防止するためファイル名をチェックする欄を設ける
• ・切り戻し判断条件を設ける

結果

PT①とPT②を見比べて、PT②のほうが精度が高そうなものが出力されているかと思います。

今回は1度のプロンプトエンジニアリングにより生成していますが、

出力された内容に対して改善・改修要望することでより良いものが出来そうなのがわかるかなと思います。

それはPT①でも同じではあるのですが、生成AIは長期記憶が苦手な側面もあるため、

PT②のように予めまとめて入力してあげることをオススメします。

また、公開された生成AIであれば、直接エクセルデータとして生成してくれたり、

閉じた生成AIであったとしてもPythonと連携してエクセルデータに出力することが可能です。

おわりに

プロンプトエンジニアリングを正確に使うことができれば、１からモノ作りをはじめるよりもスムーズに作成することができそうです。

しかしながら、より良いものを作成するためには利用者側が良いと判断できる必要があります。

生成AIは日々ブラッシュアップを続けています。

利用者側もリスキリングなどで知識をブラッシュアップしていきましょう。