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プロンプトエンジニアリング大全

プロンプトエンジニアリング大全 — 基本原則と実践テクニック

2025年4月29日

ChatGPT などの生成AIは "入力がすべて"。わずかな言い回しの違いで出力品質が劇的に変わります。本記事では、初心者から上級者まで使えるプロンプト設計の原則・パターン・チェックリストを体系的にまとめました。

0. プロンプトエンジニアリングとは?

定義
生成 AI に対し、意図した出力を得るための入力設計を科学し、体系化する技法。
  • 入力 (Prompt): テキスト、画像、音声など
  • 出力 (Completion): 回答、コード、画像、API コールなど
  • 評価 (Metric): 正確さ・網羅性・独創性・一貫性・実行時間

1. 4つの基本原則

# 原則 Why / How
1 Role 指定 「あなたは○○の専門家です」と人格を固定 → 言い回しが専門的になる
2 明確なタスク 要求を箇条書き・番号付けで具体化 → "何を・どれくらい" を数値で示す
3 制約付与 文字数・フォーマット・NG ワードを先に宣言 → 出力のブレを抑制
4 逐次思考 「ステップバイステップで考えて」→ 中間推論を露わにし高精度化

2. ゴール別プロンプトパターン

ゴール テンプレ 効果ポイント
要約 「以下を ①箇条書き ②100 字以内 ③専門用語なしで要約せよ」 形式・長さ・トーンを限定
アイデア出し 「○○の新規ビジネス案を 5 つ。各 1 行、ターゲットと収益モデル記載」 数・フォーマット制約
コード生成 「Python 3.11 / Pydantic v2 を使い、CSV → JSON 変換関数を docstring 付きで」 環境・依存ライブラリを固定
校正・翻訳 「次文をビジネス敬語に直し、誤字を修正し、2 行以内で」 スタイル+長さ指定
分岐型回答 「知識ゼロなら❶入門、経験者なら❷応用に分けて説明」 条件分岐指示が要点

3. チューニングのステップバイステップ

  1. Base Prompt を書く
    • 目的・対象・制約を 3 行で。
  2. Few-Shot 例示
    • ★同じフォーマットで 1〜3 例入れると安定。
  3. 指標で評価
    • 例: BLEU>0.6、コード実行テスト 100% Pass
  4. 反復改良
    • 指標が未達 → ロール/制約強化 or 例増加。
  5. System vs. User 分離
    • system: にルール、user: に可変データ。

4. よくある失敗と対策

症状 原因 処方箋
出力が長過ぎる 長さ制約不足 「80 字以内」「300 words」など明示
ハルシネーション 情報源を与えてない RAG 併用 or 引用文献を先に渡す
フォーマット崩れ 曖昧指示 Markdown テンプレを <template> 内に貼る
正確だが硬い ロール未設定 「フレンドリーな口調で」と追加
処理落ちエラー Token 超過 要約して縮めるか段階分け (Split Prompt)

5. 便利ツール & ライブラリ

ツール 用途 特徴
PromptLayer バージョン管理 "Git for prompts"
LangChain プロンプトテンプレ Jinja2 で動的生成
LlamaIndex RAG 用コンテキスト連携 ベクトル+テンプレ一元管理
EvalLM 自動評価 BLEU / ROUGE / CodeExec スコア

6. 実践例:社内 FAQ ボットのプロンプト

system:
You are an IT support expert for ACME Inc. Answer only from the provided context.
Use markdown bullet points. Cite sources with [docX] tags.

user:
【質問】
VPN が突然切断されます。考えられる原因と対処を教えてください。

【コンテキスト】
[doc1] 社内 VPN の接続要件…
[doc2] Windows クライアントで多いエラーコード…
  • Role: "IT support expert"
  • 制約: Markdown・引用必須
  • Few-Shot: 無しでもコンテキストが保証

7. チェックリスト(コピー用)

  • ロールを指定したか
  • ゴール・制約を数値で示したか
  • 必要なら Few-Shot 例を挿入したか
  • Token 上限を超えていないか
  • 評価指標を定義したか

8. まとめ

  1. Role・Task・Constraint の 3 本柱を先に決める
  2. Few-ShotChain-of-Thought で精度&一貫性向上
  3. 反復評価→改良サイクルを PromptOps として運用
  4. 社内ナレッジ連携 (RAG) でハルシネ抑止&即時最新化
次の一手
まずは日常業務のメール下書きやコード補完で「+1 行」プロンプトを試し、
効果計測 → パターン化 → テンプレ集をチーム共有してみましょう。